【摘 要】
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本文解决的问题是针对存在一定纯延时的高阶复杂系统的在线辨识。如果不去辨识纯延时会导致系统辨识结果的阶数很高,这样不利于控制系统的设计而且会带来非常复杂而又繁琐的
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本文解决的问题是针对存在一定纯延时的高阶复杂系统的在线辨识。如果不去辨识纯延时会导致系统辨识结果的阶数很高,这样不利于控制系统的设计而且会带来非常复杂而又繁琐的计算。因此本文提出了针对延时系统的一种新的降阶办法。本文是以单晶硅的生产过程为背景,以单晶炉控制系统中的变量为数据进行的系统辨识。由于辨识精度的需要,我们将数据进行分为多个辨识周期进行在线辨识。在线辨识算法采用的是在线递推的最小二乘辨识。这种算法计算量较小有利于在系统资源受限的PLC上独立完成。针对实际的辨识过程中所遇到的系统阶数过高的问题,采用间接辨识的手段。先估计输入输出之间存在的延时然后给辨识模型进行在线辨识。采用的降阶办法是基于LMS自适应滤波估计延时的方法,并且在不同信噪比下比较了此方法与几种传统方法的估计效果。在线降阶辨识算法的步骤是：先通过AIC法则辨识出系统的阶数,然后使输入输出数据传递给自适应滤波器确定出系统的纯延时。根据纯延时从而降低系统的阶数。再将系统输入输出以及纯延时这三个变量给在线辨识算法,通过不断在线修正辨识参数来跟踪系统。通过对比估计延时的辨识和没有估计延时的辨识的计算效率以及精确度可以论证此方法的有效性。
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