LARGE SCALE PROCESS CONTROL BY DRIVING FACTOR IDENTIFICATION

Systems and methods of complex process control utilize driving factor identification based on nonlinear regression models and process step optimization. In one embodiment, the invention provides a method for generating a system model for a complex process comprised of nonlinear regression models for two or more select process steps of the process where process steps are selected for inclusion in the system model based on a sensitivity analysis of an initial nonlinear regression model of the process to evaluate driving factors of the process. L'invention concerne des systèmes et des procédés de commande de processus complexes utilisant une identification de facteurs d'entraînement basée sur des modèles de régression non linéaire et sur une optimisation d'étapes de processus. Dans un mode de réalisation, l'invention concerne un procédé permettant de produire un modèle de système pour un processus complexe constitué de modèles de régression non linéaire pour au moins deux étapes de processus choisies, ces étapes de processus étant choisies pour être incluses dans le modèle de système en fonction d'une analyse de sensibilité d'un modèle de régression non linéaire initial du processus, de sorte à évaluer les facteurs d'entraînement de ce processus.