双输入多率系统梯度型辨识方法

发布时间：2021-03-28 18:21

　　随着现代工业的发展,多率系统在自动化领域得到广泛应用。在实际工业应用领域,传统的单率采样控制系统无法满足现代工业的生产需要,这就要求控制系统内各个采样器和保持器以不同的采样周期进行采样或保持,这样,在同一个控制系统中就出现了多组不同操作频率,对应的系统称为多率系统。研究这类多率系统的辨识问题具有重要的理论意义和实用价值。论文以国家自然科学基金项目为背景,研究有两个输入通道的多率系统的梯度型辨识方法。在查阅了相关多率辨识文献的基础上,作者深入研究了双输入多率系统的梯度型辨识问题,并对提出的部分参数辨识方法的收敛性进行了理论分析,取得了下列研究成果。1.论文针对两个输入通道采样频率不相等的多率系统,推导出双输入多率系统的离散时间状态空间模型,进一步得出对应的离散系统传递函数模型,考虑不同的随机噪声干扰,得到双输入多率随机系统模型。2.研究了双输入多率系统受控自回归模型的参数辨识问题,给出了双输入多率系统随机梯度辨识算法。由于随机梯度算法的收敛速度比较慢,为了提高算法的收敛速度和改善参数估计精度,在算法中引入遗忘因子,得到了带遗忘因子随机梯度辨识算法,简称遗忘梯度辨识算法。在持续激励条件下,... 

【文章来源】：江南大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：92 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 概论
    1.1 问题提出与研究意义
    1.2 系统辨识方法综述
    1.3 多率系统辨识方法综述
    1.4 本文主要研究内容
第二章 双输入多率随机系统模型
    2.1 引言
    2.2 单率系统基本模型
        2.2.1 连续时间状态空间模型离散化
        2.2.2 单率随机系统模型
    2.3 双输入多率随机系统基本模型
        2.3.1 双输入多率离散系统传递函数模型
        2.3.2 双输入多率随机系统基本模型
    2.4 小结
第三章 双输入多率CAR模型的随机梯度辨识方法
    3.1 引言
    3.2 算法推导
    3.3 收敛性证明
    3.4 仿真例子
    3.5 小结
第四章 双输入多率方程误差类模型的梯度辨识方法
    4.1 引言
    4.2 双输入多率CARMA模型的增广随机梯度辨识算法
        4.2.1 算法推导
        4.2.2 仿真例子
    4.3 双输入多率动态调节系统的广义随机梯度辨识算法
        4.3.1 算法推导
        4.3.2 仿真例子
    4.4 小结
第五章 双输入多率系统输出误差类模型的梯度辨识方法
    5.1 引言
    5.2 双输入多率OE模型的辅助模型随机梯度辨识算法
        5.2.1 算法推导
        5.2.2 收敛性证明
        5.2.3 仿真例子
    5.3 双输入多率OEMA模型的辅助模型增广随机梯度辨识算法
        5.3.1 算法推导
        5.3.2 仿真例子
    5.4 双输入多率OEARMA模型的辅助模型广义增广随机梯度辨识算法
        5.4.1 算法推导
        5.4.2 仿真例子
    5.5 小结
第六章 结论与展望
致谢
参考文献
附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文


【参考文献】：
期刊论文
[1]两输入多率采样系统随机梯度辨识算法[J]. 张彩霞,陆静,丁锋.  科学技术与工程. 2008(16)
[2]一类非均匀采样系统最小二乘迭代辨识[J]. 蒋红霞,王金海,丁锋.  系统工程与电子技术. 2008(08)
[3]非均匀采样数据系统的一种辨识方法[J]. 谢莉,丁锋.  控制工程. 2008(04)
[4]Modeling and Identification of Multirate Systems[J]. Feng DING Tongwen CHEN (Department of Electrical and Computer Engineering University of Alberta, Edmonton, Alberta, T6G 2V4 Canada).  自动化学报. 2005(01)
[5]非均匀周期采样多率系统的一种辨识方法[J]. 丁锋,陈通文,萧德云.  电子学报. 2004(09)
[6]多新息随机梯度辨识方法[J]. 丁锋,萧德云,丁韬.  控制理论与应用. 2003(06)
[7]时变参数遗忘梯度估计算法的收敛性[J]. 丁锋,丁韬,杨家本,徐用懋.  自动化学报. 2002(06)
[8]随机梯度算法的收敛性分析[J]. 丁锋,杨家本.  清华大学学报(自然科学版). 1999(01)
[9]多变量系统的辅助模型辨识方法的收敛性分析[J]. 丁锋.  控制理论与应用. 1997(02)
[10]系统参数和状态联合估计[J]. 丁锋,谢新民.  控制与决策. 1994(03)



本文编号：3106026