常規(guī)智能算法與歷史數(shù)據(jù)結(jié)合進(jìn)行多變量系統(tǒng)辨識(shí)的方法,選取表征系統(tǒng)由穩(wěn)態(tài)過(guò)渡到動(dòng)態(tài)過(guò)程的數(shù)據(jù)作建模數(shù)據(jù),當(dāng)該過(guò)程含有未知擾動(dòng)時(shí),無(wú)法準(zhǔn)確建立對(duì)象模型.本文提出一種基于狀態(tài)觀測(cè)與教學(xué)優(yōu)化算法的多變量系統(tǒng)歷史數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)辨識(shí)方法.該方法選取系統(tǒng)由動(dòng)態(tài)回歸穩(wěn)態(tài)的歷史數(shù)據(jù),并根據(jù)其穩(wěn)態(tài)終值進(jìn)行去穩(wěn)態(tài)分量處理.再將其分為兩段,應(yīng)用狀態(tài)觀測(cè)器與預(yù)估模型對(duì)第1段數(shù)據(jù)末端的系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行估計(jì),并將估計(jì)值作為第2段數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)初態(tài);應(yīng)用第2段數(shù)據(jù)的輸入對(duì)預(yù)估模型進(jìn)行仿真,采用教學(xué)優(yōu)化算法尋優(yōu)預(yù)估模型參數(shù),使仿真輸出接近實(shí)際輸出.仿真實(shí)驗(yàn)表明該方法可以克服擾動(dòng)對(duì)模型辨識(shí)精度的影響.最后對(duì)某火電機(jī)組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)進(jìn)行建模,結(jié)果表明了該方法的有效性. 

【文章來(lái)源】：控制理論與應(yīng)用. 2017,34(10)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：11 頁(yè)

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
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本文編號(hào)：3105698