测量噪声对GMVC控制器性能影响分析与改进方法

发布时间：2017-10-25 12:37

  本文关键词：测量噪声对GMVC控制器性能影响分析与改进方法

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【摘要】：控制器是自动控制系统的核心,必须对其进行性能评估和监控以保证其控制性能。广义最小方差是广泛使用的控制器性能评估与设计的方法。目前的文献在设计广义最小方差控制器时,忽略了测量噪声的影响,然而实际生产中测量仪表是存在测量噪声的。如果不对测量噪声进行处理,则会对广义最小方差控制器的性能产生影响。为了解决这个问题,本文同时考虑了单输入单输出系统和多输入多输出系统,分析了测量噪声对广义最小方差控制系统输出的影响,并提出了通过滤波加以改进的方法,仿真实例表明了所提方法的有效性。论文的主要研究工作包括:1.分析了单输入单输出系统中测量噪声对广义最小方差控制系统输出的影响,提出了采用指数滤波来改进广义最小方差控制器的性能,仿真实例表明了该方法的有效性;2.分析了多输入多输出系统中测量噪声对广义最小方差控制系统输出的影响,并将基于指数滤波的广义最小方差控制器从单输入单输出系统扩展到多输入多输出系统,仿真实例表明了该方法的有效性;3.考虑了采用卡尔曼滤波进一步提高广义最小方差控制器的性能,通过与基于指数滤波的广义最小方差控制器仿真比较,表明了卡尔曼滤波用于广义最小方差控制器的优越性。本研究采用指数滤波及卡尔曼滤波等方式减小了测量噪声对广义最小方差控制器的影响,为考虑测量噪声情况下设计广义最小方差控制器提供了有效的分析与改进方法。
【关键词】：广义最小方差控制 测量噪声 指数滤波器 卡尔曼滤波器
【学位授予单位】：温州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP273
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 绪论8-18
• 1 引言8
• 2 控制器设计方法简介8-14
• 2.1 PID控制9-10
• 2.2 模糊控制10-12
• 2.3 神经网络控制12-14
• 3 控制器性能评价14-16
• 4 本文主要工作16-18
• 第二章 广义最小方差控制及滤波器18-30
• 1 最小方差控制18-21
• 2 广义最小方差控制(GMVC)21-22
• 3 数字滤波器22-29
• 3.1 模拟滤波器22-23
• 3.2 数字滤波器23-27
• 3.3 卡尔曼滤波器27-29
• 4 本章小结29-30
• 第三章 单输入单输出系统基于指数滤波的广义最小方差控制30-40
• 1 引言30
• 2 单输入单输出系统的GMVC30-32
• 3 测量噪声对GMVC的影响分析32-34
• 4 基于指数滤波的GMVC34-35
• 5 仿真实例35-38
• 6 本章小结38-40
• 第四章 多输入多输出系统基于指数滤波的广义最小方差控制40-50
• 1 引言40-41
• 2 多输入多输出系统的GMVC41-43
• 3 MIMO系统中测量噪声对GMVC的影响分析43-45
• 4 MIMO系统基于指数滤波的GMVC45-47
• 5 仿真实例47-49
• 6 本章小结49-50
• 第五章 多输入多输出系统基于卡尔曼滤波的广义最小方差控制50-56
• 1 引言50
• 2 卡尔曼滤波器50-51
• 3 基于卡尔曼滤波器的GMVC51-54
• 4 仿真实例54-55
• 5 本章小结55-56
• 第六章 总结与展望56-58
• 1 总结56
• 2 展望56-58
• 参考文献58-62
• 致谢62-64
• 攻读学位期间发表的学术论文目录64

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本文编号：1093792