【摘 要】
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The stretching process plays a key role in the quality of the final fiber product.Due to the fiber stretching process with inborn nonlinearity,a global nonlinear model can be achieved by the way of th
【机 构】
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College of Information Science and Technology,Donghua University,Shanghai 201620 China;Engineering R
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The stretching process plays a key role in the quality of the final fiber product.Due to the fiber stretching process with inborn nonlinearity,a global nonlinear model can be achieved by the way of the mechanism modeling,however it poses significant challenges for the design of controller and estimator.As thus,a multi-model identification method for the nonlinear fiber stretching process is considered.The dynamic transitions among different operating points are achieved by the change of the operating conditions in the stretching process.Based on a probability identification method,a linear parameter varying(LPV)model is built by using the input–output data of the process.Without knowing the local model dynamics a priori,only excitation signals around each operating point are required to identify linear models of the local dynamics.Then the local models are synthesized with transition data to construct a global LPV model.In addition,the local model structure is not possible to know as prior information in most of industrial process.Considering the different number of local models for the fiber stretching process,the local models are assumed to be second-order system,we derive the identification results.Furthermore,based on the two aspects of system uptime and cost,different operating points and different structure of local model are discussed.Simulated results show that different operating points and different structures for the LPV method have the necessity in solving the inherent nonlinearity of the fiber stretching process.
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