Структурно-параметрическая идентификация моделей виртуальных анализаторов технологических объектов управления на основе робастной регрессии и информационных критериев

Предлагается подход к решению задачи структурно-параметрической идентификации моделей виртуальных анализаторов технологических объектов управления на основе робастной регрессии и информационных критериев. Для оценки параметров модели используется метод робастной регрессии, а выбор структуры наилучшей модели осуществляется на основе информационных критериев. Разработанные с помощью предложенного подхода виртуальные анализаторы прошли апробацию в системах управления для оптимизации технологического режима секции газоразделения на установке каталитического крекинга ОАО «Газпромнефть-Омский НПЗ».