閉環(huán)辨識(shí)作為系統(tǒng)辨識(shí)一個(gè)重要部分,受到多個(gè)領(lǐng)域?qū)W者的高度重視.時(shí)滯在工業(yè)過(guò)程中廣泛存在,時(shí)滯辨識(shí)是系統(tǒng)辨識(shí)過(guò)程中經(jīng)常遇到的問(wèn)題,研究含有未知時(shí)滯的閉環(huán)系統(tǒng)辨識(shí)顯得尤為重要.受壓縮感知重構(gòu)理論的啟發(fā),論文將一類貪婪算法嵌套于最小二乘辨識(shí)算法,輔助變量方法和迭代辨識(shí)方法中,研究了一類基于貪婪算法的閉環(huán)系統(tǒng)辨識(shí)方法,該方法可實(shí)現(xiàn)前向通道和反饋通道的參數(shù)和時(shí)滯聯(lián)合估計(jì),具體研究?jī)?nèi)容如下.1.針對(duì)前向通道和反饋通道都含有未知時(shí)滯,且前向通道是方程誤差模型的閉環(huán)系統(tǒng),基于閾值-正交匹配追蹤算法對(duì)閉環(huán)系統(tǒng)進(jìn)行辨識(shí).該方法可在少量的觀測(cè)數(shù)據(jù)下實(shí)現(xiàn)參數(shù)和時(shí)滯的聯(lián)合估計(jì):為了提高辨識(shí)方法的抗噪能力,基于壓縮采樣匹配追蹤（CoSaMP）算法對(duì)閉環(huán)系統(tǒng)進(jìn)行辨識(shí).2.針對(duì)前向通道和反饋通道都含有未知時(shí)滯,且前向通道是輸出誤差模型的閉環(huán)系統(tǒng),系統(tǒng)項(xiàng)和噪聲項(xiàng)都重復(fù)的參數(shù),因此沒(méi)有必要對(duì)噪聲項(xiàng)進(jìn)行辨識(shí),利用輔助變量法結(jié)合CoSaMP算法,提出基于輔助變量的壓縮采樣匹配追蹤閉環(huán)系統(tǒng)辨識(shí)方法,該方法不僅可以估計(jì)出閉環(huán)系統(tǒng)被控對(duì)象與反饋控制器的參數(shù),還可以估計(jì)出系統(tǒng)的未知時(shí)滯.3.針對(duì)前向通道和反饋通道都含有未知時(shí)滯,且前... 

【文章來(lái)源】：江南大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：75 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 問(wèn)題的提出與研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究?jī)?nèi)容簡(jiǎn)介
第二章 基于壓縮采樣匹配追蹤算法的閉環(huán)系統(tǒng)辨識(shí)方法
    2.1 系統(tǒng)描述
    2.2 基于閾值正交匹配追蹤算法的閉環(huán)系統(tǒng)辨識(shí)方法
        2.2.1 算法推導(dǎo)
        2.2.2 仿真試驗(yàn)
    2.3 基于壓縮采樣匹配追蹤算法的的閉環(huán)系統(tǒng)辨識(shí)方法
        2.3.1 算法推導(dǎo)
        2.3.2 仿真試驗(yàn)
    2.4 小結(jié)
第三章 基于輔助變量的壓縮采樣匹配追蹤閉環(huán)系統(tǒng)辨識(shí)方法
    3.1 系統(tǒng)描述
    3.2 算法推導(dǎo)
    3.3 仿真試驗(yàn)
    3.4 小結(jié)
第四章 基于壓縮采樣匹配追蹤迭代算法的閉環(huán)系統(tǒng)辨識(shí)方法
    4.1 前向通道為CARMA模型的閉環(huán)系統(tǒng)辨識(shí)
        4.1.1 系統(tǒng)描述
        4.1.2 算法推導(dǎo)
        4.1.3 仿真試驗(yàn)
    4.2 前向通道為OEMA模型的閉環(huán)系統(tǒng)辨識(shí)
        4.2.1 系統(tǒng)描述
        4.2.2 算法推導(dǎo)
        4.2.3 仿真試驗(yàn)
    4.3 小結(jié)
第五章 基于稀疏度自適應(yīng)匹配追蹤算法的閉環(huán)系統(tǒng)辨識(shí)方法
    5.1 系統(tǒng)描述
    5.2 算法推導(dǎo)
    5.3 仿真試驗(yàn)
    5.4 小結(jié)
結(jié)論與展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄: 攻讀碩士期間發(fā)表的論文


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]信號(hào)建模(3):多頻信號(hào)模型的遞推參數(shù)估計(jì)[J]. 丁鋒,徐玲,劉喜梅.  青島科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(03)
[2]信號(hào)建模(2):雙頻率信號(hào)[J]. 丁鋒,徐玲,劉喜梅.  青島科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(02)
[3]信號(hào)建模(1):單頻率信號(hào)[J]. 丁鋒,徐玲,劉喜梅.  青島科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(01)
[4]基于新息估計(jì)和正交投影的閉環(huán)子空間模型辨識(shí)[J]. 侯杰,劉濤.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2016(11)
[5]壓縮感知重構(gòu)算法綜述[J]. 李珅,馬彩文,李艷,陳萍.  紅外與激光工程. 2013(S1)
[6]信號(hào)壓縮重構(gòu)的正交匹配追蹤類算法綜述[J]. 楊真真,楊震,孫林慧.  信號(hào)處理. 2013(04)
[7]貪婪算法與壓縮感知理論[J]. 方紅,楊海蓉.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2011(12)
[8]用于壓縮感知信號(hào)重建的正則化自適應(yīng)匹配追蹤算法[J]. 劉亞新,趙瑞珍,胡紹海,姜春暉.  電子與信息學(xué)報(bào). 2010(11)
[9]一種壓縮采樣中的稀疏度自適應(yīng)子空間追蹤算法[J]. 楊成,馮巍,馮輝,楊濤,胡波.  電子學(xué)報(bào). 2010(08)
[10]基于壓縮感知的變步長(zhǎng)自適應(yīng)匹配追蹤重建算法[J]. 高睿,趙瑞珍,胡紹海.  光學(xué)學(xué)報(bào). 2010(06)



本文編號(hào)：2942209