前 言
迄今為止，先進控制技術還是很難在實際工程應用中流行起來，原因固然有很多，但至少有一個原因是可以明確的，那就是過程模型辨識應用技術遠未成熟。先進控制之所以優(yōu)越于常規(guī)控制，多半依賴于那些針對過程模型所設計的最優(yōu)控制規(guī)律。如果過程模型不準確，那么先進控制的優(yōu)越性就體現(xiàn)不出來；如果過程模型未知，那么先進控制就成了無源之木，失去了生命力。以在實際應用中最有成效的預測控制為例，其優(yōu)越性是建立在輸出預測準確的基礎之上，而輸出預測依賴于過程模型，過程模型則必須通過建模試驗和建模計算獲得 （這個建模試驗和建模計算就包含了模型辨識技術）。預測控制系統(tǒng)投入運行前必須置入對應的過程模型，而且每過一段時間，需要修整已置入的過程模型。否則，模型的不準確性將直接影響預測控制的品質(zhì)。所以，每個預測控制應用成功案例都是建立在過程模型被準確辨識的基礎上，而每個預測控制應用不成功案例的主要原因則必然包括所依賴的過程模型不夠準確。
其實，即便是在實際工程中應用常規(guī)控制技術，也需要模型辨識技術來助力。例如，常見的 ＰＩＤ控制系統(tǒng)在投入實際運行一段時間以后，也常常需要根據(jù)實際控制效果重新整定參數(shù)，因為過程模型的特性會由于設備老化、環(huán)境改變或負載改變而變化。這時，非常需要一種好用的模型辨識技術來助力，只要能夠辨識出過程模型參數(shù)，那么 ＰＩＤ控制器的參數(shù)重新整定工作就可輕松地完成。
遺憾的是，雖然辨識理論已有近 ６０年的發(fā)展歷史，但是讓控制工程師應用起來還是十分困難。面對復雜的實際工程應用問題，似乎成熟且豐富的辨識理論一下變得空洞和貧瘠起來，許多很基本的概念變得模糊不清。例如，按照辨識理論，辨識激勵信號至少應該是被辨識系統(tǒng)的 ｎ階持續(xù)激勵信號；可是用一階的階躍信號做辨識激勵并獲得成功的案例比比皆是，難道辨識理論錯了？再例如，按照傳統(tǒng)的辨識理論，閉環(huán)辨識存在可辨識性問題，不滿足可辨識條件的閉環(huán)系統(tǒng)不應該采用直接辨識方案；可是在實際工程中差不多都是采用直接辨識方案，并且許多系統(tǒng)也不滿足已提出的閉環(huán)可辨識條件。還有，實際工程中不存在純理論研究中假設的、純粹的干凈條件。現(xiàn)實的條件不是純線性的，不是零均值的白噪聲，不是單變量的，不是開環(huán)的，也不是零初值的等。所以，如果按照實際的現(xiàn)實條件來找對應的辨識理論，那就找不到可用的理論了！即便能找到一些方法研究的文獻，看到一些成功應用的案例，也往往只是特例理論，不可通用。
總之，已有的辨識理論在面對當今的工程應用實踐的需求時已經(jīng)顯得力不從Ⅲ心、指導乏力了。特別是在大數(shù)據(jù)分析盛行，機器學習、人工智能等大力發(fā)展的年代、迫切需要發(fā)展更先進的辨識理論和更實用的辨識技術，這就是本書寫作的初心。當然，本書只專注在閉環(huán)辨識工程應用這個限定的領域內(nèi)做了一些力所能及的探索。
本書還可以看成是作者 《多容慣性標準傳遞函數(shù)控制器———設計理論及應用技術》和 《ＰＩＤ控制器參數(shù)整定方法及應用》兩本書的延續(xù)。因為 《多容慣性標準傳遞函數(shù)控制器———設計理論及應用技術》一書提出了一種依賴于過程模型的先進控制技術，《ＰＩＤ控制器參數(shù)整定方法及應用》一書提出了依賴于過程模型的 ＰＩＤ控制器參數(shù)整定技術，而本書 《閉環(huán)過程辨識理論及應用技術》正是提供了一種過程模型辨識的實用理論和技術。

楊平
２０１９年 ４月