基于时变后向移位算子的非均匀采样数据系统新模型

基于时变后向移位算子的非均匀采样数据系统新模型，是由李谢、惠中杨、冯顶和标黄宝等人提出的一种新型模型。该模型主要针对非均匀采样数据系统（Non-uniformly Sampled-Data Systems，NUSD）进行研究，其核心在于引入了时变后向移位算子，以期达到简化系统结构、降低参数数量的目的。 在控制系统中，传统的方法和策略通常假定所有系统输入和输出同步地按同一速率采样。然而，由于传感器的限制或数据采集和传输方面的问题，在实践中经常会遇到一些特例。例如，在蒸馏塔中得到产品质量变量（如产品浓度）或在聚合单元中得到熔融指数等，这类变量往往是通过离线实验室分析得到，频率较低。而像流量、温度、压力等其他过程变量，则可以相对快速地在线测量。这类系统被称为多速率（Multirate，MR）采样数据系统。 由于传统的基于提升技术（lifting technique）的提升状态空间模型和提升传递函数模型，在进行系统辨识和控制时存在因果性约束和模型复杂性问题，这些问题导致提升模型对于辨识和控制目的来说不太方便。为了解决这一问题，研究人员提出了一个基于时变后向移位算子的新模型。 该模型之所以被认为是创新的，是因为它既保持了结构上的简洁性，又在参数数量上少于提升模型。这个特性使得传统的单速率系统的辨识方法和控制策略可以容易地扩展到非均匀采样数据系统中。通过一个仿真示例，研究人员很好地展示了所提模型的优势和有效性。 在研究中，提到了系统建模（System Modeling）、参数估计（Parameter Estimation）以及最小二乘法（Least Squares）等关键词，这些是构建和处理模型时经常用到的方法和概念。 值得注意的是，由于多速率采样数据系统在实际应用中的复杂性，对于这种系统的建模和分析变得尤为重要。在数据采集受限或需要在线和离线数据相结合的情况下，非均匀采样的特点要求对传统控制策略进行调整和优化。 此外，模型和算法的提出也往往伴随着对特定应用领域的深入理解。在多速率采样系统中，例如在化工、制药或食品加工等轻工业领域，产品品质的检测往往具有非连续性和不规则性。在这些情况下，对于不同的过程变量（如流量、温度、压力等）和质量变量（如产品浓度或熔融指数）的同步采样几乎是不可能实现的。因此，对于这类系统，李谢及其团队提出的模型显得尤为重要。 研究中所提出的模型，不仅能够改善非均匀采样数据系统的建模和控制问题，还可能对未来的自动化系统设计产生影响，特别是在需要实时处理多源数据的场合。此外，这种模型的实际应用也可能涉及数据分析、模式识别等领域，对于跨学科的研究工作有潜在的价值。 总体来看，这种基于时变后向移位算子的非均匀采样数据系统新模型，是在已有的提升技术基础上的一次创新，旨在简化非均匀采样系统的建模和控制，并提高其在实际应用中的效率和可靠性。这项研究为后续的系统控制领域提供了一种新的思路和方法，有望在工业控制领域中得到广泛应用。