现代工业过程越来越复杂,控制要求越来越高。大多数控制方法都是基于过程数学模型的,然而由于过程的复杂性,其数学模型难以通过机理建模得到,因此越来越多的需求集中在通过辨识建模方法获得过程模型。对于多输入多输出的辨识建模,基于子空间方法的系统辨识在近二十年中得到极大的关注,也提出了不少的新问题。本文对于闭环子空间辨识,连续系统的子空间辨识,递归子空间辨识及子空间辨识在实际工业过程中的应用进行了研究。具体内容如下:1.闭环辨识问题是子空间辨识中的一个难点。本文提出了基于正交分解和主元分析的闭环子空间辨识方法,并将该方法和其他文献中的基于主元分析的子空间辨识方法做比较,分析了其他文献中的辨识方法在闭环辨识中得到有偏估计的原因,最后提出了五种不同的辅助变量用于基于主元分析的闭环子空间辨识,并用数值例子对其在辨识中的效果进行比较。结果表明,当辅助变量包含更多的过去输入输出时,其辨识效果更好。2.连续系统的含噪声变量模型和闭环子空间辨识问题还未得到更多的重视,其主要原因是由于离散子空间辨识本身对于含噪声变量模型和闭环系统还未完全解决。本文提出了基于线性滤波和主元分析的连续系统含噪声变量模型的子空间辨识方法,并且进一步的通过扩展前面章节的对闭环子空间辨识问题的探讨,将此辨识方法推广至连续系统的闭环辨识。数值例子和Benchmark模型的仿真表明了所提出的方法具有很好的辨识效果。3.闭环系统的递归子空间辨识方法的研究很少,原因是很多闭环子空间辨识算法不适应于递归计算。本文提出了基于高阶自回归模型的递归子空间辨识方法,通过高阶自回归模型解决了闭环问题,并且将奇异值分解的递归更新问题转化成子空间跟踪问题。数值仿真证明该方法不仅可以对时不变系统进行递归辨识,而且在跟踪慢时变系统参数变化的方面具有良好的性能。4.介绍高炉煤气余热余压发电系统。高炉煤气顶压的高精度控制是成功实施高炉煤气余热余压发电的关键,这也就需要精确的过程模型。然而由于其过程的复杂性,很难通过机理建立过程的动态模型。因此,将子空间辨识方法应用于高炉煤气余热余压发电系统,建立以高炉顶压为输出的状态空间方程,对于设计高精度的控制方法具有重要的意义。结果表明了该模型的有效性。