Разработка адаптивного виртуального анализатора с использованием прогнозирующего фильтра для нестационарного технологического процесса

Предлагается процедура построения адаптивного виртуального анализатора на примере анализатора для нестационарного массообменного технологического процесса. Точность прогноза выходных характеристик процесса максимизируется (минимизируется среднеквадратичная ошибка) за счет прогноза ошибки модели процесса, который используется как поправка к оценке характеристики процесса. В случае равноотстоящих по времени измерений характеристик процесса в качестве критерия для адаптации используется мера близости распределения спектра ошибок к равномерному. Такой критерий по сути является “мерой близости” модели процесса к оптимальной. Преимущество предлагаемого критерия по сравнению с традиционными, измеряющими характеристики разброса ошибок, состоит в том, что изменения характеристик разброса ошибок модели могут быть вызваны причинами, не связанными с адекватностью модели. При неравноотстоящих измерениях отыскиваются амплитуды гармонических составляющих процесса, что позволяет восстановить значения характеристик процесса в равноотстоящие моменты времени при помощи обратного преобразования Фурье. Такой подход, в отличие от традиционно применяемой интерполяции, не искажает спектр рассматриваемого процесса.