作者：董泽; 尹二新; 韩璞热工过程动态历史数据迟延估计kalman滤波算法数据驱动建模
摘要：针对常规热工对象历史数据建模过程中稳态数据获取困难的问题，从数据选取、数据处理和方法设计3方面出发，提出一种基于迟延估计与Kalman状态跟踪的热工过程动态数据驱动建模方法。该方法选取动态历史数据作为建模数据，将数据末端输入值作为输入稳态分量，将纯迟延时间及输出的稳态分量作为寻优变量的2个维度，并依据各量的值对数据进行处理；应用Kalman滤波算法获取系统初始状态后，结合智能寻优算法对系统进行建模仿真，对某火电机组高温过热器惰性区进行建模。结果表明：该建模方法能够直接应用系统的动态历史数据进行模型辨识，且所建模型具有较好的模型精度，为动态历史数据建模提供了参考。
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