基于子空間的系統(tǒng)辨識(shí)及其應(yīng)用.pdf

1、現(xiàn)代工業(yè)過(guò)程越來(lái)越復(fù)雜，控制要求越來(lái)越高。大多數(shù)控制方法都是基于過(guò)程數(shù)學(xué)模型的，然而由于過(guò)程的復(fù)雜性，其數(shù)學(xué)模型難以通過(guò)機(jī)理建模得到，因此越來(lái)越多的需求集中在通過(guò)辨識(shí)建模方法獲得過(guò)程模型。對(duì)于多輸入多輸出的辨識(shí)建模，基于子空間方法的系統(tǒng)辨識(shí)在近二十年中得到極大的關(guān)注，也提出了不少的新問(wèn)題．本文對(duì)于閉環(huán)子空間辨識(shí)，連續(xù)系統(tǒng)的子空間辨識(shí)，遞歸子空間辨識(shí)及子空間辨識(shí)在實(shí)際工業(yè)過(guò)程中的應(yīng)用進(jìn)行了研究．具體內(nèi)容如下：
　　 1．閉環(huán)辨識(shí)問(wèn)

2、題是子空間辨識(shí)中的一個(gè)難點(diǎn)。本文提出了基于正交分解和主元分析的閉環(huán)子空間辨識(shí)方法，并將該方法和其他文獻(xiàn)中的基于主元分析的子空間辨識(shí)方法做比較，分析了其他文獻(xiàn)中的辨識(shí)方法在閉環(huán)辨識(shí)中得到有偏估計(jì)的原因，最后提出了五種不同的輔助變量用于基于主元分析的閉環(huán)子空間辨識(shí)，并用數(shù)值例子對(duì)其在辨識(shí)中的效果進(jìn)行比較。結(jié)果表明，當(dāng)輔助變量包含更多的過(guò)去輸入輸出時(shí)，其辯識(shí)效果更好。
　　 2．連續(xù)系統(tǒng)的含噪聲變量模型和閉環(huán)子空間辨識(shí)問(wèn)題還未得到更多

3、的重視，其主要原因是由于離散子空間辨識(shí)本身對(duì)于含噪聲變量模型和閉環(huán)系統(tǒng)還未完全解決。本文提出了基于線性濾波和主元分析的連續(xù)系統(tǒng)含噪聲變量模型的子空間辨識(shí)方法，并且進(jìn)一步的通過(guò)擴(kuò)展前面章節(jié)的對(duì)閉環(huán)子空間辨識(shí)問(wèn)題的探討，將此辨識(shí)方法推廣至連續(xù)系統(tǒng)的閉環(huán)辨識(shí)。數(shù)值例子和Benchmark模型的仿真表明了所提出的方法具有很好的辨識(shí)效果。
　　 3．閉環(huán)系統(tǒng)的遞歸子空間辨識(shí)方法的研究很少，原因是很多閉環(huán)子空間辨識(shí)算法不適應(yīng)于遞歸計(jì)算．本文

4、提出了基于高階自回歸模型的遞歸子空間辨識(shí)方法，通過(guò)高階自回歸模型解決了閉環(huán)問(wèn)題，并且將奇異值分解的遞歸更新問(wèn)題轉(zhuǎn)化成子空間跟蹤問(wèn)題。數(shù)值仿真證明該方法不僅可以對(duì)時(shí)不變系統(tǒng)進(jìn)行遞歸辨識(shí)，而且在跟蹤慢時(shí)變系統(tǒng)參數(shù)變化的方面具有良好的性能。
　　 4．介紹高爐煤氣余熱余壓發(fā)電系統(tǒng)。高爐煤氣頂壓的高精度控制是成功實(shí)施高爐煤氣余熱余壓發(fā)電的關(guān)鍵，這也就需要精確的過(guò)程模型。然而由于其過(guò)程的復(fù)雜性，很難通過(guò)機(jī)理建立過(guò)程的動(dòng)態(tài)模型。因此，將子空