【摘要】：隨著控制理論的發(fā)展與工程實(shí)踐的需要，工業(yè)控制系統(tǒng)的目標(biāo)已不再局限于只含某個(gè)或某幾個(gè)變量的單變量系統(tǒng)，而是特性復(fù)雜、變量數(shù)多的多變量系統(tǒng)。本文基于最小二乘辨識原理，輔助變量辨識方法，輔助模型辨識思想，遞階辨識原理，多新息辨識理論和迭代辨識技術(shù)研究了輸出誤差類多輸入單輸出系統(tǒng)的辨識問題，研究成果如下： l對于白噪聲干擾下的輸出誤差多輸入單輸出系統(tǒng)，把系統(tǒng)的r 1個(gè)輸入作為不可測噪聲對待，r為系統(tǒng)的總輸入個(gè)數(shù)，與系統(tǒng)固有的噪聲一起構(gòu)成一個(gè)總噪聲，用輔助變量法估計(jì)系統(tǒng)的參數(shù)，推導(dǎo)出辨識這類系統(tǒng)的輔助變量遞推最小二乘算法，并將輔助變量遞推最小二乘算法和輔助模型遞推最小二乘算法的計(jì)算量和收斂性進(jìn)行了對比分析。結(jié)合遞階辨識原理和輔助模型辨識思想，提出基于輔助模型的多輸入單輸出系統(tǒng)遞階最小二乘算法。 2對于有色噪聲干擾下的輸出誤差多輸入單輸出系統(tǒng)，用輔助模型的輸出代替辨識模型信息向量中的未知不可測變量，推導(dǎo)出其輔助模型增廣隨機(jī)梯度算法和輔助模型廣義隨機(jī)梯度算法，再通過引入新息長度擴(kuò)展標(biāo)量新息為新息向量，推導(dǎo)出基于輔助模型的多輸入單輸出系統(tǒng)多新息增廣隨機(jī)梯度算法和基于輔助模型的多輸入單輸出系統(tǒng)多新息廣義隨機(jī)梯度算法。所得算法在每一次的迭代中不僅使用了當(dāng)前數(shù)據(jù)和新息，而且使用了過去數(shù)據(jù)和新息，提高了參數(shù)估計(jì)精度和收斂速度。 3對于有色噪聲干擾下的輸出誤差多輸入單輸出系統(tǒng)，將輔助模型辨識思想與最小二乘迭代辨識方法相結(jié)合，利用系統(tǒng)的可測信息建立一個(gè)輔助模型，然后分別用輔助模型的輸出和噪聲估計(jì)值代替辨識模型信息向量中未知的真實(shí)輸出和不可測噪聲項(xiàng)，再使用迭代技術(shù)，推導(dǎo)出多輸入單輸出系統(tǒng)的輔助模型最小二乘迭代算法。并將輔助模型最小二乘迭代算法與傳統(tǒng)的輔助模型遞推增廣最小二乘算法以及輔助模型遞推廣義最小二乘算法進(jìn)行了對比和分析。 綜上所述，論文主要運(yùn)用輔助模型辨識思想，系統(tǒng)地推導(dǎo)和分析了基于輔助模型的輸出誤差類多輸入單輸出系統(tǒng)中的幾種參數(shù)辨識算法。論文最后給出了總結(jié)和展望，并對研究中所面I臨的一些困難和急需解決的一些問題做了簡單的介紹，如某些辨識算法的收斂性證明問題，這些辨識算法在工業(yè)控制中的應(yīng)用等。
【學(xué)位授予單位】：江南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號】：N945.14

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本文編號：2803157