分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)辨識(shí)作為分?jǐn)?shù)階控制理論的分支,已經(jīng)成為控制領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。研究表明,實(shí)際系統(tǒng)幾乎都是分?jǐn)?shù)階的,而且分?jǐn)?shù)階微積分比整數(shù)階微積分的建模精度高。精確的系統(tǒng)模型有利于控制器的設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)較優(yōu)的控制效果。因此,對(duì)于分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)辨識(shí)方法的研究有其理論和應(yīng)用價(jià)值。在前人研究的基礎(chǔ)上,本文對(duì)分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)辨識(shí)方法進(jìn)行了如下幾個(gè)方面的研究:首先,將經(jīng)典的整數(shù)階最小二乘辨識(shí)法推廣到成比例分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)的時(shí)域辨識(shí)。對(duì)于成比例分?jǐn)?shù)階系統(tǒng),其階次成等比,有類(lèi)似整數(shù)階系統(tǒng)的模型結(jié)構(gòu),通過(guò)公因子階次和模型參數(shù)辨識(shí)分離的方法實(shí)現(xiàn)成比例分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)的時(shí)域最小二乘辨識(shí)。分?jǐn)?shù)階公因子階次在確定范圍內(nèi)數(shù)值遍歷,利用分?jǐn)?shù)階微積分的G-L定義直接計(jì)算相應(yīng)階次的分?jǐn)?shù)階導(dǎo)數(shù),按照整數(shù)階最小二乘辨識(shí)法的思想得到相應(yīng)的參數(shù)辨識(shí)結(jié)果,比較每組辨識(shí)結(jié)果的辨識(shí)誤差,誤差最小的為最優(yōu)辨識(shí)結(jié)果。數(shù)值仿真驗(yàn)證了算法的有效性。其次,針對(duì)不成比例分?jǐn)?shù)階系統(tǒng),基于改進(jìn)的粒子群算法提出了一種分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)辨識(shí)方法。利用慣性權(quán)值自適應(yīng)律來(lái)改進(jìn)基本粒子群算法,增加了粒子種群多樣性,提高了算法搜索速度。選取實(shí)際系統(tǒng)與辨識(shí)系統(tǒng)的輸出誤差平方和作為目標(biāo)函數(shù),將改進(jìn)的粒子... 

【文章頁(yè)數(shù)】：74 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 論文研究目的與意義
    1.2 分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)辨識(shí)方法國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 頻域辨識(shí)方法
        1.2.2 時(shí)域辨識(shí)方法
        1.2.3 基于智能算法的分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)辨識(shí)方法
        1.2.4 分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)辨識(shí)方法的實(shí)驗(yàn)研究
    1.3 本文研究?jī)?nèi)容
第二章 分?jǐn)?shù)階微積分與分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)
    2.1 分?jǐn)?shù)階微積分基本概念
        2.1.1 Gamma函數(shù)
        2.1.2 分?jǐn)?shù)階微積分定義
        2.1.3 分?jǐn)?shù)階微積分性質(zhì)
    2.2 分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型
    2.3 分?jǐn)?shù)階微積分的實(shí)現(xiàn)
        2.3.1 分?jǐn)?shù)階微積分G-L定義直接計(jì)算法
        2.3.2 Outsaloup算法
    2.4 本章小結(jié)
第三章 成比例分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)時(shí)域最小二乘辨識(shí)法
    3.1 整數(shù)階系統(tǒng)最小二乘辨識(shí)法
    3.2 成比例分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)時(shí)域最小二乘辨識(shí)法
    3.3 仿真研究
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于AWPSO的分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)時(shí)域辨識(shí)方法
    4.1 權(quán)值自適應(yīng)粒子群算法
        4.1.1 基本粒子群算法
        4.1.2 自適應(yīng)調(diào)整權(quán)值策略
    4.2 分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)辨識(shí)步驟
    4.3 仿真研究
    4.4 實(shí)驗(yàn)研究
    4.5 本章小結(jié)
第五章 成比例分?jǐn)?shù)階時(shí)滯系統(tǒng)頻域辨識(shí)方法
    5.1 成比例分?jǐn)?shù)階時(shí)滯系統(tǒng)頻域分析
    5.2 成比例分?jǐn)?shù)階時(shí)滯系統(tǒng)頻域辨識(shí)
    5.3 仿真研究
    5.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)時(shí)域子空間辨識(shí)[J]. 廖增,彭程,王永,李旺.  信息與控制. 2011(05)
[4]基于短記憶原理的分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)時(shí)域子空間辨識(shí)[J]. 廖增,彭程,王永.  應(yīng)用科學(xué)學(xué)報(bào). 2011(02)
[5]分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)的迭代最小二乘辨識(shí)算法[J]. 李大字,范偉光,高彥臣,靳其兵.  江南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2010(04)
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[10]非整數(shù)階系統(tǒng)的頻率辨識(shí)[J]. 林軍,POINOT Thierry,李壽濤,TRIGEASSOU Jean-Claude.  控制理論與應(yīng)用. 2008(03)

博士論文
[1]分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)辨識(shí)與控制器設(shè)計(jì)研究[D]. 李旺.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2010

碩士論文
[1]基于干擾補(bǔ)償?shù)母呔葍?nèi)模控制研究及應(yīng)用[D]. 王文波.太原科技大學(xué) 2013
[2]基于頻域特性的分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)辨識(shí)及控制器參數(shù)整定[D]. 范偉光.北京化工大學(xué) 2011



本文編號(hào)：3719092