基于模型分解的状态空间系统辨识方法

发布时间：2022-12-10 11:54

　　近年来,状态空间系统的辨识在控制领域引起广泛关注.对于高维数状态空间系统,其辨识算法计算量很大,特别是高维矩阵的乘积和求逆运算.为减小计算量,论文选题“基于模型分解的状态空间系统辨识方法”,具有重要的理论研究意义和学术价值.论文针对该课题开展研究,取得的主要研究成果如下.1.针对标量状态空间系统,其辨识模型既包含了未知状态,又包含了未知参数,且二者是非线性乘积关系,使得辨识问题变得复杂.针对这一问题,本文采用递推方法和迭代方法实现系统状态与参数的交互估计.基本思路是在计算参数估计时,辨识算法信息向量中的未知状态用其估计值代替,然后利用获得的参数估计,设计基于参数估计的状态观测器（基于参数估计的Kalman滤波算法）估计系统的状态,进而利用系统的输入输出数据和估计的状态,提出了基于状态观测器和基于Kalman滤波状态估计的最小二乘算法和模型分解最小二乘算法等辨识算法.2.针对大规模多变量状态空间系统,其结构复杂、参数数目多,当维数较高时,辨识算法计算量大的问题则更为突出.我们将标量状态空间系统的辨识方法加以推广,利用状态观测器估计状态,提出了多变量状态空间系统的多新息随机梯度算法和模型分... 

【文章页数】：107 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 课题提出与研究意义
    1.2 状态空间系统辨识方法综述
    1.3 论文主要研究内容简介
第二章 SISO线性状态空间系统的递推辨识方法
    2.1 系统描述与辨识模型
    2.2 基于模型分解的多新息随机梯度辨识算法
        2.2.1 随机梯度辨识算法
        2.2.2 多新息随机梯度辨识算法
        2.2.3 基于模型分解的多新息随机梯度辨识算法
    2.3 基于模型分解的递推最小二乘辨识算法
        2.3.1 递推最小二乘辨识算法
        2.3.2 基于模型分解的递推最小二乘辨识算法
    2.4 仿真例子
    2.5 小结
第三章 SISO线性状态空间系统的迭代辨识方法
    3.1 系统描述与辨识模型
    3.2 基于模型分解的梯度迭代辨识算法
        3.2.1 梯度迭代辨识算法
        3.2.2 基于模型分解的梯度迭代辨识算法
    3.3 基于模型分解的最小二乘迭代辨识算法
        3.3.1 最小二乘迭代辨识算法
        3.3.2 基于模型分解的最小二乘迭代辨识算法
    3.4 仿真例子
    3.5 小结
第四章 MIMO线性状态空间系统的辨识方法
    4.1 系统描述与辨识模型
    4.2 基于模型分解的多新息随机梯度辨识算法
        4.2.1 多新息随机梯度辨识算法
        4.2.2 基于模型分解的多新息随机梯度辨识算法
    4.3 基于模型分解的递推最小二乘辨识算法
        4.3.1 递推最小二乘辨识算法
        4.3.2 基于模型分解的递推最小二乘辨识算法
    4.4 基于模型分解的最小二乘迭代辨识算法
        4.4.1 最小二乘迭代辨识算法
        4.4.2 基于模型分解的最小二乘迭代辨识算法
    4.5 仿真例子
    4.6 小结
第五章 SISO双线性状态空间系统的辨识方法
    5.1 系统描述与辨识模型
    5.2 基于模型分解的递推最小二乘辨识算法
        5.2.1 递推最小二乘辨识算法
        5.2.2 基于模型分解的递推最小二乘辨识算法
    5.3 基于模型分解的梯度迭代辨识算法
        5.3.1 梯度迭代辨识算法
        5.3.2 基于模型分解的梯度迭代辨识算法
    5.4 基于模型分解的最小二乘迭代辨识算法
        5.4.1 最小二乘迭代辨识算法
        5.4.2 基于模型分解的最小二乘迭代辨识算法
    5.5 仿真例子
    5.6 小结
主要结论与展望
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]多变量系统状态空间模型的递阶辨识[J]. 丁锋,萧德云.  控制与决策. 2005(08)
[2]双线性系统多目标控制问题研究[J]. 钱富才,高振斌,刘丁.  自动化学报. 2007(08)
[3]有色噪声干扰下多变量系统的辅助模型辨识方法[J]. 刘淑霞,黄敏.  计算机测量与控制. 2009(01)
[4]具有限定记忆的辅助变量参数辨识法与仿真研究[J]. 鲁照权,胡焱东.  系统仿真技术. 2009(02)
[5]随机状态空间系统的梯度优化辨识[J]. 衷路生,樊晓平,杨辉,瞿志华.  计算机工程与应用. 2010(33)
[6]状态空间双线性系统的极大似然辨识[J]. 衷路生,樊晓平,杨辉,瞿志华,齐叶鹏,颜争.  计算机工程与应用. 2011(10)
[7]不确定非线性系统基于偏差分离的双线性控制[J]. 杨玲玲,章云,陈贞丰.  自动化学报. 2010(10)
[8]双线性系统可控性综述[J]. 铁林,蔡开元,林岩.  自动化学报. 2011(09)
[9]广义双线性系统的二阶终端滑模控制[J]. 梁家荣,樊仲光.  控制与决策. 2012(02)
[10]不确定时滞双线性广义系统的鲁棒耗散控制[J]. 苏晓明,肖梅娥.  控制与决策. 2012(04)



本文编号：3716704