不加外部测试信号下的多变量模型辨识方法研究

发布时间：2020-04-06 22:05

【摘要】：系统的频率响应通常包含系统变化的动态特性,频域算法的研究也日益引起研究人员的关注,尤其是在多变量辨识领域。由于生产过程频率响应的解析式不容易找到,常用做法是向系统施加一定形式的测试信号,然后由响应曲线来获得频率响应。但是考虑到安全问题,工业过程并不总是有条件进行信号测试的,本文不对系统加外部测试信号,选取闭环系统的正常运行数据,对多变量系统的频域辨识算法进行了研究。不对多变量系统加外部测试信号,选取系统由一个稳态值变化到另一个稳态值的输入输出数据。对测量信号进行差值处理,转换成可以做Laplace变换的新信号,再对采样时段上的信号分段做线性近似,将整个时段的Laplace积分值转换成一个加和数值计算式,从而得到系统的频率响应数据;之后选取二阶加纯滞后模型进行模型适配,通过幅值条件和相角条件,得到含有待辨识参数的线性方程组,然后采用最小二乘一次完成算法、最小一乘线性回归方法和近似最小一乘递推方法得到系统的传递函数模型;并针对含有非最小相位的多变量系统,改变了算法的模型适配条件。仿真实验验证了本文算法的准确性和良好的计算性能,对过程受噪声干扰时的辨识结果也说明了本文算法优秀的鲁棒性,并对受噪声干扰的数据做了滤波处理,得到了更准确的辨识模型。
【图文】：

实际获取过程数据时常需要设计合适的测试信号，通过测试信号激励出系统的动态性能，然后再根据测量到的实验数据来建立系统的数学模型，基本的辨识步骤如图1.1所示。

图 2.1 多变量系统控制框图Fig. 2.1 Control block diagram of multivariable system过程输入变量和输出变量之间的关系可由传递函数矩阵描述如下： ()...()()...().........()()()...()111111ususgsgsgs...gsysysnnnnnn（2.1 中 ， 输 入 变 量 矩 阵 TnU (s)u(s)...u(s)1 和 输 出 变 量 矩 Tn (s)y(s)...y(s)1 是可测量到的系统数据。在对过程进行数据测取时，依据实际过程的特性，在过程允许的调节范围幅度的改变过程给定值，，这样在不加外部测试信号的情况下，也能由过程的输出数据得到系统的频率响应矩阵。由式（2.1）可以看出，该多变量模型量间是相互耦合的，任意一个系统给定值的改变都会导致系统所有的输入输量发生变化，此时得到的数据矩阵是相关的，需要做去除相关性的处理。对
【学位授予单位】：中国石油大学（北京）
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：O231;N945.14

【参考文献】

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本文编号：2617082