發(fā)布時(shí)間：2020-06-17 21:51

【摘要】：系統(tǒng)辨識(shí)就是通過(guò)測(cè)量系統(tǒng)輸入、輸出數(shù)據(jù)來(lái)建立生產(chǎn)過(guò)程數(shù)學(xué)模型的一種理論及方法，一個(gè)精確、有效的數(shù)學(xué)模型可以為控制系統(tǒng)及控制器的設(shè)計(jì)、控制策略的選擇提供強(qiáng)大支持。本文從狀態(tài)空間、輸出擬合、閉環(huán)辨識(shí)、數(shù)字仿真等幾個(gè)方面入手，對(duì)多種辨識(shí)過(guò)程進(jìn)行了研究，主要做了如下工作： 1.介紹本文的課題背景及發(fā)展?fàn)顩r，針對(duì)辨識(shí)過(guò)程中遇到噪聲種類(lèi)的不同，分別介紹了三種經(jīng)典辨識(shí)算法：最小二乘法、增廣最小二乘法以及輔助變量法。通過(guò)數(shù)字仿真實(shí)驗(yàn)分析、驗(yàn)證了這些方法的有效性和局限性。 2.對(duì)于具有非零初始狀態(tài)的單輸入-單輸出正則狀態(tài)空間模型，本文提出了一種基于優(yōu)化算法的改進(jìn)辨識(shí)方法估計(jì)模型參數(shù)。將系統(tǒng)未知的初始狀態(tài)作為一個(gè)待辨識(shí)量，把原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為偏差量形式。利用粒子群優(yōu)化算法，搜索未知初始狀態(tài)的最優(yōu)估計(jì)的同時(shí)根據(jù)遞推最小二乘法得到模型的參數(shù)估計(jì)值。仿真結(jié)果證明這種方法提高了辨識(shí)結(jié)果的準(zhǔn)確度，對(duì)測(cè)試開(kāi)始時(shí)輸出仍處于動(dòng)態(tài)響應(yīng)的過(guò)程可以得到精確的模型參數(shù)估計(jì)值，而且在受到噪聲干擾的情況下依然具有良好的辨識(shí)效果。 3.針對(duì)閉環(huán)系統(tǒng)，本文提出了一種基于傳統(tǒng)比例-積分-微分控制器的辨識(shí)方法。首先通過(guò)Laguerre級(jí)數(shù)擴(kuò)展式的線性組合擬合系統(tǒng)輸出響應(yīng)并可得到一個(gè)高階過(guò)程傳遞函數(shù)。然后，利用一個(gè)基于頻率響應(yīng)數(shù)據(jù)的模型降階算法將這個(gè)高階過(guò)程傳遞函數(shù)降階成低階加滯后時(shí)間模型。該方法可以有效地辨識(shí)多種過(guò)程模型，對(duì)測(cè)量噪聲有很好的魯棒性而且無(wú)需任何迭代優(yōu)化，無(wú)需對(duì)系統(tǒng)有任何先驗(yàn)知識(shí)，這種方法還可以應(yīng)用于在線辨識(shí)中，為控制器的自整定提供了模型依據(jù)。 4.由于各個(gè)子系統(tǒng)之間存在耦合性，使得多變量系統(tǒng)的辨識(shí)過(guò)程變得非常復(fù)雜，將本文所提出的閉環(huán)辨識(shí)方法推廣到多變量過(guò)程中，通過(guò)在設(shè)定點(diǎn)依次加入階躍信號(hào)， n n維的多變量系統(tǒng)全部的傳遞函數(shù)都可以被辨識(shí)出來(lái)。這種方法可以應(yīng)用于多種的多變量控制系統(tǒng)中，例如帶有分散式控制器的多變量系統(tǒng)或帶有集中式控制器的多變量系統(tǒng)。
【學(xué)位授予單位】：北京化工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類(lèi)號(hào)】：N945.14

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前6條

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本文編號(hào)：2718212