【摘要】：本文解決的問題是針對存在一定純延時的高階復雜系統(tǒng)的在線辨識。如果不去辨識純延時會導致系統(tǒng)辨識結果的階數很高,這樣不利于控制系統(tǒng)的設計而且會帶來非常復雜而又繁瑣的計算。因此本文提出了針對延時系統(tǒng)的一種新的降階辦法。本文是以單晶硅的生產過程為背景,以單晶爐控制系統(tǒng)中的變量為數據進行的系統(tǒng)辨識。由于辨識精度的需要,我們將數據進行分為多個辨識周期進行在線辨識。在線辨識算法采用的是在線遞推的最小二乘辨識。這種算法計算量較小有利于在系統(tǒng)資源受限的PLC上獨立完成。針對實際的辨識過程中所遇到的系統(tǒng)階數過高的問題,采用間接辨識的手段。先估計輸入輸出之間存在的延時然后給辨識模型進行在線辨識。采用的降階辦法是基于LMS自適應濾波估計延時的方法,并且在不同信噪比下比較了此方法與幾種傳統(tǒng)方法的估計效果。在線降階辨識算法的步驟是：先通過AIC法則辨識出系統(tǒng)的階數,然后使輸入輸出數據傳遞給自適應濾波器確定出系統(tǒng)的純延時。根據純延時從而降低系統(tǒng)的階數。再將系統(tǒng)輸入輸出以及純延時這三個變量給在線辨識算法,通過不斷在線修正辨識參數來跟蹤系統(tǒng)。通過對比估計延時的辨識和沒有估計延時的辨識的計算效率以及精確度可以論證此方法的有效性。
[Abstract]:The problem solved in this paper is the online identification of high order complex systems with pure delay. If the pure delay is not identified, the order of the system identification results will be very high, which is not conducive to the design of the control system and will lead to very complex and cumbersome calculation. Therefore, a new order reduction method for delay systems is proposed in this paper. In this paper, the single crystal silicon production process as the background, single crystal furnace control system variables as the data for the identification of the system. Due to the need of identification accuracy, we divide the data into multiple identification cycles for online identification. The online identification algorithm adopts the least square identification of the online recursion. This algorithm is easy to be implemented independently on the PLC with limited system resources. In order to solve the problem that the system order is too high in the actual identification process, indirect identification is used. The delay between input and output is estimated first and then the identification model is identified online. The order reduction method is based on LMS adaptive filter to estimate the delay, and the estimation effect of this method is compared with that of several traditional methods under different SNR. The steps of online order reduction identification algorithm are: first, the order of the system is identified by AIC rule, and then the input and output data are transferred to the adaptive filter to determine the pure delay of the system. The order of the system is reduced according to the pure delay. Then the system input and output variables and pure delay are given to the on-line identification algorithm to track the system by constantly modifying the identification parameters online. The effectiveness of this method can be proved by comparing the computational efficiency and accuracy between the estimated delay identification and the identification without the estimated delay.
【學位授予單位】：蘭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN304.12;TN713

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本文編號：2388139