【摘 要】
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由于实际工业系统生产环境的复杂性,控制系统的性能往往难以满足日益增长的生产需求。一般情况下,性能分析过程中系统环境主要考虑可测量和不可测量的外部扰动。实际上,在反馈回路的测量过程中,传感器产生的高斯或非高斯测量噪声同样会影响控制系统的性能。本文考虑并分析高斯/非高斯测量噪声及外部扰动对系统性能的影响,针对反馈系统、前馈-反馈系统和非线性系统提出一种动态数据校正（DDR）滤波方法用于改善控制系统的性
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由于实际工业系统生产环境的复杂性,控制系统的性能往往难以满足日益增长的生产需求。一般情况下,性能分析过程中系统环境主要考虑可测量和不可测量的外部扰动。实际上,在反馈回路的测量过程中,传感器产生的高斯或非高斯测量噪声同样会影响控制系统的性能。本文考虑并分析高斯/非高斯测量噪声及外部扰动对系统性能的影响,针对反馈系统、前馈-反馈系统和非线性系统提出一种动态数据校正（DDR）滤波方法用于改善控制系统的性能。论文的研究工作和创新点包括:1.以广义最小方差控制（GMVC）为性能标准,考虑高斯和非高斯测量噪声对单输入单输出（SISO）和多输入多输出（MIMO）反馈系统控制器性能评估（CPA）的影响,针对测量和模型预测的不确定性设计一种基于贝叶斯估计的DDR方法来提升系统的性能。仿真实验中在逆变器控制系统的应用验证了DDR的有效性。2.由于DDR是基于贝叶斯公式的最优估计方法,当反馈系统的外部扰动和测量噪声同为非高斯分布时,重新设计了DDR来改善系统性能。为验证DDR在不同指标下的性能提升效果,仿真中比较了系统的阶跃响应并进一步将DDR应用于逆变器系统以实现输出电压的改善。结果表明,DDR同样可以降低非高斯测量噪声和外部扰动对系统性能的影响。3.针对包含扰动补偿的前馈-反馈系统,讨论高斯和非高斯测量噪声对SISO和MIMO系统性能的影响。DDR可以通过调和模型预测信息和测量信息来确定系统的最优反馈输出。为了降低测量噪声的影响,考虑将DDR技术拓展到前馈-反馈系统用于系统性能的提升。仿真中系统输出的比较以及DDR在逆变器系统中的应用验证了DDR的性能提升效果。4.非线性被广泛用于描述系统的不确定过程,通过提升测量反馈的准确性,DDR可以对非线性系统的控制性能进行改善。考虑高斯和非高斯测量噪声对非线性系统性能的影响,同样将DDR技术拓展到非线性系统用于控制性能的改善。仿真中对基于指数滤波器和DDR滤波器的阶跃响应进行比较以突出DDR的优势。针对反馈过程中存在的测量噪声,本文提出采用DDR滤波方法降低测量噪声对系统性能的影响。理论分析及仿真实验的结果指出,由于DDR是基于模型的滤波方法,与传统滤波器相比,DDR可以更有效地提升测量噪声影响下控制系统的性能。
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