摘要：子空间辨识方法作为一种有效的针对多输入－多输出系统（MIMO）的辨识建模方法近年来受到广泛的重视。目前主要采用的子空间辨识算法只能适用于白噪声环境，而实际的工业现场数据很多是受到较大有色噪声干扰的。针对这个问题本文采用了一种新的子空间辨识算法，利用马尔可夫参数用于处理随机性部分，同时引入辅助变量用以去除噪声的干扰。该方法能够适用于存在较大有色噪声干扰情况下的辨识建模，并可得到对象的无偏模型，建模的精度优于通常所采用的子空间辨识算法。通过对精馏塔仿真模型的辨识结果证明了该方法的可行性和有效性，以及在实际工业过程对象建模中良好的应用前景。
关键词：子空间辨识；马尔可夫参数；辅助变量；精馏塔