多變量系統(tǒng)辨識方法的研究及應(yīng)用.pdf

1、閉環(huán)辨識中，獲得系統(tǒng)有效特征信息要比沒有反饋機(jī)制的系統(tǒng)少，而且系統(tǒng)輸入與輸出的噪聲總是相關(guān)的，這使得傳統(tǒng)的辨識方法很難解決反饋回路中的對象辨識問題。本文提出了一種適應(yīng)于任意輸入信號的辨識新方法NPSO，引入了一種計(jì)算初值鄰域的方法，對閉環(huán)下的復(fù)雜高階未知系統(tǒng)和多變量系統(tǒng)，分別提出了相應(yīng)的辨識策略。
　　 1、介紹本課題的背景及發(fā)展?fàn)顩r，闡述了經(jīng)典的最小二乘法及其改進(jìn)算法RGELS，針對高階復(fù)雜系統(tǒng)，提出了基于特征建模的辨識策略，

2、并進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。
　　 2、針對多變量開環(huán)系統(tǒng)，引入了子模型與子子模型的思想，將MIMO系統(tǒng)先分解成多個MISO系統(tǒng)，并借助輔助輸出變量構(gòu)造各個SISO系統(tǒng)，于是可以利用現(xiàn)有的算法對子子模型進(jìn)行估計(jì)。
　　 3、研究了一種基于粒子群優(yōu)化的頻率響應(yīng)辨識新方法.該方法基于系統(tǒng)的頻率響應(yīng)對開環(huán)系統(tǒng)和閉環(huán)系統(tǒng)均可以進(jìn)行參數(shù)辨識，并利用粒子群優(yōu)化算法的良好搜索能力，解決了頻率響應(yīng)估計(jì)法在辨識對象時因衰減因子的選取不當(dāng)而造成辨識結(jié)果

3、精度不高的問題。此外，本文還提出了擴(kuò)展輸入的改進(jìn)方法，使得輸入信號不再局限于階躍信號，減低了方法對實(shí)驗(yàn)條件的要求。
　　 4、實(shí)際應(yīng)用中，考慮到過程對象可能本身不穩(wěn)定及安全經(jīng)濟(jì)性因素，需要一種在閉環(huán)下可以保障結(jié)果的無偏性和準(zhǔn)確性的辨識方法。本文提出了一種適應(yīng)于任意輸入信號的新方法NPSO，將指定迭代中粒子群優(yōu)化算法的全局最優(yōu)粒子鄰域再進(jìn)行隨機(jī)搜索尋求最佳位置，并選取合適的策略將閉環(huán)辨識轉(zhuǎn)換為等效的開環(huán)辨識，引入系統(tǒng)頻率響應(yīng)計(jì)算出