帶時(shí)滯參數(shù)低階傳遞函數(shù)模型的階躍響應(yīng)辨識(shí).pdf_第1頁(yè)
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1、系統(tǒng)辨識(shí)在現(xiàn)代控制理論和控制科學(xué)中占有非常重要的地位。現(xiàn)代工業(yè)中廣泛應(yīng)用的控制器,如PID控制器、內(nèi)??刂破?、Smith預(yù)估器等,需要以過(guò)程傳遞函數(shù)模型為設(shè)計(jì)基礎(chǔ)。由于較少的系統(tǒng)參數(shù)可以簡(jiǎn)化控制器設(shè)計(jì),現(xiàn)代工業(yè)過(guò)程多用低階模型描述,即使是高階系統(tǒng)也可以通過(guò)低階模型有效擬合。因此研究低階傳遞函數(shù)模型辨識(shí)尤其是含時(shí)滯參數(shù)的低階傳遞函數(shù)模型辨識(shí)對(duì)于我們充分認(rèn)識(shí)工業(yè)過(guò)程,實(shí)現(xiàn)工業(yè)過(guò)程的控制有著重要的意義。本文正是從這一需求出發(fā),研究了工業(yè)過(guò)程中

2、常見(jiàn)的一階傳遞函數(shù)模型、二階欠阻尼傳遞函數(shù)模型、二階臨界阻尼傳遞函數(shù)模型,二階過(guò)阻尼傳遞函數(shù)模型的辨識(shí)問(wèn)題。本文主要研究工作如下:
  (1)針對(duì)工業(yè)過(guò)程中常用的低階傳遞函數(shù)模型,分別提出了基于梯度的階躍響應(yīng)辨識(shí)算法?;舅枷胧?通過(guò)收集階躍測(cè)試的輸入輸出數(shù)據(jù),利用傳遞函數(shù)模型的階躍響應(yīng)表達(dá)式構(gòu)建超越方程組,并通過(guò)梯度算法將超越方程求解轉(zhuǎn)化為代數(shù)方程求解,簡(jiǎn)化了運(yùn)算,提高了估計(jì)精度。仿真實(shí)例證明算法不僅具有較高的辨識(shí)精度,也具有很

3、好的魯棒性。
  (2)利用輔助模型思想,削弱噪聲對(duì)算法影響,并通過(guò)嚴(yán)格的理論推導(dǎo)說(shuō)明了本文所提算法具有較好的收斂性及抗噪能力。文中分析對(duì)比不同激勵(lì)下?lián)p失函數(shù)的凹凸性,得到在階躍激勵(lì)條件下?lián)p失函數(shù)具有較大的凸域,并利用這一特點(diǎn),給出了辨識(shí)算法的收斂性和魯棒性分析,進(jìn)一步佐證了仿真結(jié)果的真實(shí)性。
  (3)為了實(shí)現(xiàn)算法的全局收斂性,本文嘗試引入目標(biāo)函數(shù)的輔助函數(shù)。其基本思想是將非凸函數(shù)的優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一系列的凸函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題,通

4、過(guò)逐步減小輔助參數(shù),實(shí)現(xiàn)輔助函數(shù)與目標(biāo)函數(shù)的逐步趨近。文中以含時(shí)滯參數(shù)的一階傳遞函數(shù)模型為例推導(dǎo)這一算法的具體步驟,給出了算法收斂性和一致性分析。仿真實(shí)例證實(shí)了算法的有效性。
  綜上所述,本文根據(jù)系統(tǒng)的階躍響應(yīng)時(shí)域表達(dá)式構(gòu)建了基于梯度的迭代辨識(shí)算法,仿真實(shí)例和理論推導(dǎo)均說(shuō)明算法具有較高的辨識(shí)精度和較好的魯棒性。同時(shí),對(duì)比于多重積分法,本文所提出的算法具有更低的計(jì)算量,且降低了采樣頻率對(duì)算法的影響。之后為了實(shí)現(xiàn)算法的全局收斂,嘗試

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