【摘 要】
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先进控制的实施,都是以对象模型的准确建立为前提,因此一个好的系统辨识方法,是先进控制得以成功应用的关键。本论文针对先进控制在工业现场实施的要求,从原理、仿真、数据获
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先进控制的实施,都是以对象模型的准确建立为前提,因此一个好的系统辨识方法,是先进控制得以成功应用的关键。本论文针对先进控制在工业现场实施的要求,从原理、仿真、数据获取、应用等方面,对系统辨识方法进行了深入的研究。主要做了以下几个方面的工作:1、通过仿真实验,并结合工程应用的需要,对多种常用的系统辨识的方法的优缺点进行了比较。对辨识精度、测试信号施加的可行性、运算量等指标进行了讨论与比较。并详细讨论了闭环辨识的可辨识性以及常用的闭环辨识方法。2、根据工业现场的需求提出了一种新型的针对带有纯滞后环节的连续系统,基于阶跃响应测试的闭环辨识方法。该方法采用带控制器的迭代辅助变量最小二乘法,解决了纯滞后时间估计和闭环系统可辨识性的问题。采用Monte Carlo实验验证了该算法的无偏性和有效性,通过研究不同模型、噪声以及采样时间对辨识精度的影响,验证了算法的适应性。仿真研究和实际应用表明该方法具有较高的精度和较强的鲁棒性,并能够适用于非自衡对象。3、研究了随机数直接搜索方法(NLJ方法)的原理,指出了其运算量大,不能辨识有符号参数,在离散系统、多变量系统中难以应用等不足之处。并逐一对上述缺陷进行了讨论与改进。通过加入参数上下限的改进NLJ方法,实现了有符号参数的辨识;通过改变随机量的分布函数,在一定程度上提高了收敛速度;通过对待估计参数增加先验条件,并通过对数变换,可以将NLJ方法成功应用于离散系统辨识;通过分组NLJ方法,在一定条件下可以实现多变量系统的辨识。4、针对辨识方法的实际应用,讨论了工业现场辨识数据的获取,研究了测试信号的特性及辨识实验的设计。介绍了常用的数据预处理方法,并提出了一种新的“自适应分段三次函数”滤波方法。
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