【摘 要】
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系统辨识是自动控制学科的重要分支,目前这项技术无论在理论研究还是实际应用都正处于兴旺发展时期。系统闭环辨识由于不会对系统的运行造成影响,已成为系统辨识领域中非常重
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系统辨识是自动控制学科的重要分支,目前这项技术无论在理论研究还是实际应用都正处于兴旺发展时期。系统闭环辨识由于不会对系统的运行造成影响,已成为系统辨识领域中非常重要的一部分。目前,闭环辨识的算法有很多种,但大多数是侧重算法的推导、分析,至于算法如何应用到实际中却很少详细阐述。基于上述现状,本文选择新加坡国立大学的几位学者提出的一种具有鲁棒性且比较接近工业应用的闭环辨识算法,利用MATLAB作为工具对算法进行验证,并对其在实际工业过程中的应用问题进行初步研究。
首先,通过对所选算法的分析,可将其实现分为三步:频域辨识、开环时域阶跃响应的重构、基于重构的阶跃响应的开环辨识。先实现前两步,通过仿真实例,分析理想模型与辨识结果的频率特性对比图,对二者之间联系及影响其实现的因素进行初步总结。
其次,在重构开环时域阶跃响应后,闭环辨识已转换成开环辨识。在基于重构阶跃响应的基础上,对工业过程常用的一阶加滞后模型、二阶加滞后模型及二阶零点加滞后模型进行辨识,并分别在同一坐标中给出bode图、阶跃响应图。由于本文所选算法给出了最后的模型辨识结果,但具体怎样选择最优模型却没有涉及,本文通过几个实例,初步给出了在不考虑噪声影响的情况下,而且在待辨识对象的理想频率特性完全已知的条件下,选择最优模型的指标。
最后,在过程输入、输出添加方差不同的随机噪声来对所选的闭环辨识算法进行进一步地验证。在考虑噪声影响的条件下,或待辨识对象的理想频率特性完全已知的条件不成立情况下,论文所得到的寻优指标是存在问题的。
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