【摘要】： 多變量系統(tǒng)辨識與建模是研究生產(chǎn)過程多變量對象數(shù)學模型的理論和方法，是為提高控制系統(tǒng)質(zhì)量、設計先進控制系統(tǒng)和實現(xiàn)優(yōu)化控制提供依據(jù)的重要核心技術。本文主要研究用觀測多變量過程的輸入、輸出數(shù)據(jù)來建立對象模型的辨識與建模方法。以幾種典型的辨識方法為主線，研究了它們在多變量系統(tǒng)辨識建模中的應用，討論了開環(huán)和閉環(huán)兩種情況，，并針對不同問題提出一些改進算法。闡述了算法在多變量系統(tǒng)開環(huán)、閉環(huán)在線辨識實現(xiàn)過程中涉及的理論研究、仿真實驗，以及從實際應用角度出發(fā)的軟件編制等問題。不僅對模型參數(shù)的辨識做了詳細論述，還對模型結構辨識問題進行了探討和研究。主要工作如下： 深入學習了多變量系統(tǒng)辨識與建模的理論和方法。研究了最小二乘法、輔助變量法、遞階梯度法的理論與算法的實現(xiàn)步驟。重點研究了這些算法在多變量閉環(huán)過程中在線辨識的實現(xiàn)步驟。通過仿真實驗證明了方法的有效性和準確性。 針對不同問題提出改進算法。為克服數(shù)據(jù)飽和現(xiàn)象和壞數(shù)據(jù)對參數(shù)辨識的影響，引入加權輔助變量法和多新息梯度法。為讓遞階梯度算法能解決有色噪聲問題，提出了增廣遞階梯度算法。并且針對多變量的閉環(huán)辨識提出了兩階段遞階梯度算法。仿真實例證明改進算法能得到滿意結果。 探討了模型結構的辨識。包括模型階次和純滯后時間的辨識方法。對用其中的AIC準則法來確定多變量系統(tǒng)模型的階次給出了仿真研究實例，可以準確地得到模型的階次。 設計和開發(fā)了多變量系統(tǒng)辨識軟件包，將文中所述方法作為軟件的核心算法加以實現(xiàn)。有利于實際生產(chǎn)過程中建立對象數(shù)學模型。
【圖文】：

+vZ拗圖2一4反饋通道有噪聲的閉環(huán)系統(tǒng)結構FigZ一 4Close一 looPsystemwithnoiseinfeedbaekwayC(Cl，C2)為固定形式的控制器，G為被控多變量對象，z(zl，22)為輸出，u(ul，uZ)為輸入，r(rl

圖4一8兩階段遞階梯度算法流程圖Fig4一81，wo-stagestoehastiehierarehiealgradientalgo統(tǒng)階躍響應誤差平方累積，作為判別辨識模型V(‘(y心山間誤差平方累積和:MsE一step二統(tǒng)中二輸入二輸出一階被控對象:傳t)。a(z)=l+馬z’，夕(z)=魷z一‘即y(t)+夢((，)兒(，)1丁，噪聲項呵，)一【wl(，)喲(，)」了。w，0.5*e(t)(i=l，2)，實值a一10.v0.3slr，e(O為幅值十0.1一0.1之鄉(xiāng)了一「o·2一0LO·30.45.1
【學位授予單位】：北京化工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2007
【分類號】：N945.1

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本文編號：2640006