FIR模型辨識(shí)及其過程應(yīng)用研究.pdf

1、系統(tǒng)辨識(shí)是高性能自動(dòng)化技術(shù)(如模型預(yù)測(cè)控制)中的重要內(nèi)容。隨著人們生活水平和工業(yè)生產(chǎn)水平的提高,人們對(duì)工業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量的要求越來越高,生產(chǎn)工藝對(duì)自動(dòng)化技術(shù)的依賴程度也隨之提高,控制理論研究水平也上升到了一定高度。但這些新技術(shù)遲遲沒有在過程工業(yè)中得到廣泛的應(yīng)用,其中的一個(gè)原因是缺乏準(zhǔn)確描述工業(yè)過程的動(dòng)態(tài)模型,另一個(gè)原因就是理論研究與實(shí)際應(yīng)用之間的鴻溝。系統(tǒng)辨識(shí)技術(shù)作為自動(dòng)控制領(lǐng)域的一個(gè)重要分支,它的理論研究已經(jīng)得到了飛速的發(fā)展。但是,它在過程

2、工業(yè)中的應(yīng)用性問題還有待研究。針對(duì)實(shí)際過程的模型應(yīng)用問題,本文的研究工作主要包括以下幾部分:
　　 1.討論有限脈沖響應(yīng)(FIR)模型辨識(shí)算法及其算法性質(zhì)。
　　 2.針對(duì)系統(tǒng)受到擾動(dòng)時(shí),FIR模型辨識(shí)的結(jié)果將存在有很多“毛刺”的情況,討論在準(zhǔn)則函數(shù)中添加懲罰項(xiàng)的平滑處理。
　　 3.針對(duì)FIR模型辨識(shí)算法的運(yùn)算精度和效率問題,討論運(yùn)用QR分解將求逆運(yùn)算轉(zhuǎn)化為廣義逆運(yùn)算,提高運(yùn)算速率,避免算法中矩陣出現(xiàn)病態(tài)。

3、r>　　 4.針對(duì)FIR模型辨識(shí)的測(cè)量數(shù)據(jù)存在異常值的情況,給出了兩種異常處理方法,分別為線性插值法和分段辨識(shí)法。文中進(jìn)一步分析了兩種方法的應(yīng)用策略,根據(jù)經(jīng)驗(yàn)給出了它們使用時(shí)的指導(dǎo)規(guī)則。仿真結(jié)果表明兩種異常處理方法的有效性。
　　 5.針對(duì)時(shí)滯參數(shù)估計(jì)的難題,提出了基于FIR模型辨識(shí)的多變量時(shí)滯參數(shù)估計(jì)方法,分為FIR模型辨識(shí)的應(yīng)用、閾值的選取和時(shí)滯參數(shù)估計(jì)三個(gè)步驟。文中給出了兩種閾值的選取方案,結(jié)合兩種選取方案的仿真結(jié)果證明

4、了該時(shí)滯參數(shù)估計(jì)方法的有效性。
　　 6.針對(duì)系統(tǒng)辨識(shí)的模型檢驗(yàn)?zāi)K,提出了FIR模型辨識(shí)算法的應(yīng)用性檢驗(yàn)。結(jié)合概率論知識(shí),給出了估計(jì)模型的不確定域,并進(jìn)行不同的等級(jí)劃分,根據(jù)實(shí)際需求選擇使用不同等級(jí)內(nèi)的估計(jì)模型。文中還進(jìn)行了FIR模型辨識(shí)過程中的辨識(shí)數(shù)據(jù)長(zhǎng)度分析、干擾分析、操縱變量的相關(guān)性分析和系統(tǒng)的噪信比分析,進(jìn)一步完善了FIR模型檢驗(yàn)問題,為FIR估計(jì)模型的應(yīng)用做好充足準(zhǔn)備。
　　 7.針對(duì)FIR模型辨識(shí)的工程應(yīng)用