虚拟数据建模控制器

高维强耦合过程自适应

提出在潜变量空间构建虚拟动态数据模型的无模型自适应控制方法，能够处理实际工业过程中变量高维和共线性问题。

林明明 · 池荣虎

Applied Mathematical Modelling 2025

技术优势

高维降得住

在潜变量空间建立动态偏最小二乘内模型，提取少数关键潜变量来描述高维过程，避免直接处理高维变量。

共线性不碍事

潜变量空间的建模方式能够有效处理过程变量间的共线性，避免传统方法因变量相关导致的数值问题。

应用场景

• 复杂工业过程控制：无需建模即可对复杂过程实施自适应控制，降低建模成本。
• 多变量系统：处理多变量间的耦合和共线性，简化控制设计。