线性和Hammerstein非线性子空间模型的抗扰辨识方法

发布时间：2022-07-08 12:52

　　系统辨识是常用的数学建模方法,然而在实际工业过程中,负载扰动是时刻存在的,而且会对产品的质量产生影响。现有的算法大部分未考虑负载扰动这一因素,导致对模型参数估计不准确,影响控制器设计,从而控制效果不理想。所以研究在负载干扰下的参数估计问题具有理论意义和实际指导价值。本文针对在负载扰动干扰下的线性系统和Hammerstein非线性系统,提出了相应的子空间抗扰辨识方法。本文研究内容可以从三个层面归纳:从处理负载扰动的两个方法出发,可以分为“消除”法和“变量化”法;从系统分类出发,本文探究了线性系统和Hammerstein非线性系统;从辨识数据处理方法出发,本文使用了在线和离线两种算法。主要工作具体如下:首先,针对工业过程中的线性系统抗扰问题,本文探究了已知类型的负载扰动对线性系统辨识的影响,并根据已知类型扰动的动态特性,提出了一种基于系统分解和LQ分解的新的抗扰辨识方法。通过系统模型分解,将系统分解为3个部分,分别是确定部分,随机部分和扰动部分。对分解后的系统进行增广,然后进行LQ分解以“消除”负载扰动的影响,再用SVD分解提取待辨识的系统矩阵。该方法通过LQ分解能“消除”扰动对线性系统产... 

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 论文组织结构
2 子空间辨识方法简介
    2.1 N4SID法
        2.1.1 系统状态空间描述
        2.1.2 系统输入和输出Hankel矩阵构造
        2.1.3 算法原理
    2.2 BESIM法
    2.3 LPM法
    2.4 本章小结
3 抗扰辨识线性系统子空间模型
    3.1 问题描述
    3.2 模型分解和简化
    3.3 系统状态估计和矩阵参数辨识
    3.4 仿真案例
    3.5 本章小结
4 抗扰辨识非线性系统的Hammerstein型子空间模型
    4.1 非线性系统的Hammerstein型子空间模型
    4.2 抗扰辨识方法
    4.3 系统矩阵参数估计
    4.4 收敛性分析
    4.5 仿真案例
    4.6 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢



本文编号：3657063