1.一种基于改进Adam优化算法的反应釜连续搅拌过程辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1)建立反应釜连续搅拌过程的输入非线性Hammerstein‑CARMA模型；

步骤2)构建改进Adam优化算法的辨识流程；

所述步骤1)的建模步骤如下：

步骤1‑1)构建反应釜连续搅拌过程的输入非线性Hammerstein‑CARMA模型：在式(1)中，y(t)为系统的输出，w(t)为有色噪声，q(t)是系统的无干扰输出：y(t)＝q(t)+w(t),                      (1)其中q(t)和w(t)分别表示为：

‑1 ‑1 ‑1 ‑1

A(z )，B(z )和D(z )是关于后移算子z 的多项式：步骤1‑2)根据式(2)、(3)得到输出y(t)与输入u(t)、中间变量m(t)、无干扰输出q(t)和误差v(t)之间的关系，其中‑1 ‑1

q(t)＝[1‑A(z )]q(t)+[B(z )‑1]m(t)+m(t),              (2)对非线性部分的定义如下：

m(t)＝f(u(t))＝γ1f1(u(t))+γ2f2(u(t))+...+γmfm(u(t)),            (3)Τ m其中γ＝[γ1,γ2,...,γm] ∈R是非线性部分的参数向量，式(2)可以重新表示为：其中参数估计向量和系统输入输出数据向量分别为所述步骤2)构建改进Adam优化算法的辨识流程的步骤如下：步骤2‑1)将输入冷却剂流量作为反应釜连续搅拌过程模型的输入数据，输出流体的浓度为输出数据；

步骤2‑2)定义适应度函数

其中：l是数据长度，t是时间， 是系统输出的估计值，y(t)是系统的实际输出值；

步骤2‑3)根据式(8)对适应度函数求梯度：步骤2‑4)根据式(9)求出改进Adam算法一阶矩估计和二阶矩估计的改进参数值ζ1(t),ζ2(t)：其中：w是二阶矩估计改进参数的限幅参数；

步骤2‑5)根据式(10)求出改进Adam优化算法的一阶矩估计和二阶矩估计数值V(t),S(t)：其中：β1是一阶矩估计的控制参数，β2是二阶矩估计的控制参数；

步骤2‑6)根据式(11)选择合适收敛性限制参数r(t)：步骤2‑7)根据式(12)求出参数估计向量其中：ε是一避免分母为0的常数，通常取0.0001；

步骤2‑8)判断是否达到最大递推次数，若没有达到，程序跳转到步骤2‑2)，若达到，进入步骤2‑9)；

步骤2‑9)输出辨识所得参数估计向量 完成辨识。