版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、在工業(yè)控制中,信號傳送的實(shí)時(shí)性和精確性對系統(tǒng)的穩(wěn)定性和性能有重要的影響?,F(xiàn)代工業(yè)中控制系統(tǒng)通常是由一些復(fù)雜的控制過程組成,考慮到控制過程中信道傳輸容量的限制,對數(shù)據(jù)的量化處理是有必要的,其主要目的是減少信道中需傳輸?shù)男畔⒖偭?,?jié)約系統(tǒng)通信資源,便于系統(tǒng)的監(jiān)控和擴(kuò)展等。隨著計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)等數(shù)字設(shè)備廣泛應(yīng)用于現(xiàn)代控制系統(tǒng)中,形成了一類在控制器和被控對象間具有通信約束的系統(tǒng)。在這類系統(tǒng)中,一些控制循環(huán)包含的通道只能傳輸有限的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),因此這種通
2、信約束的影響在進(jìn)行系統(tǒng)分析和綜合時(shí)往往不能忽略,特別是在系統(tǒng)參數(shù)估計(jì)和辨識領(lǐng)域,系統(tǒng)量化輸出信息本身的不精確再加上量測噪聲的存在會對參數(shù)辨識帶來更多的困難,因此對量化控制系統(tǒng)進(jìn)行參數(shù)辨識方法的研究具有重要的理論和實(shí)際意義。本研究內(nèi)容如下:
⑴針對具有通信約束的量化控制系統(tǒng)模型,在采用隨機(jī)重復(fù)性試驗(yàn)測量信息的基礎(chǔ)上,提出了基于輔助模型的量化系統(tǒng)參數(shù)辨識方法。分析了在隨機(jī)重復(fù)性試驗(yàn)方法下量化系統(tǒng)的模型特征并給出了兩步辨識的策略
3、。分析表明,在上述模型里系統(tǒng)具有時(shí)變的估計(jì)誤差,推導(dǎo)了進(jìn)行參數(shù)辨識的持續(xù)激勵條件,給出了基于輔助模型的多新息量化辨識遞推算法,并給出了辨識算法的收斂性分析,得到了系統(tǒng)參數(shù)估計(jì)誤差上界的計(jì)算式。數(shù)字仿真驗(yàn)證了該方法的有效性。
⑵針對雙率采樣和信號量化的控制系統(tǒng),采用隨機(jī)重復(fù)性試驗(yàn)測量信息,提出基于輔助模型的雙率采樣量化控制系統(tǒng)辨識方法。分析了在隨機(jī)重復(fù)試驗(yàn)和放松估計(jì)誤差方差條件下,雙率采樣量化系統(tǒng)的模型特征并給出了兩步辨識的
4、策略,推導(dǎo)了進(jìn)行參數(shù)辨識所滿足的持續(xù)激勵條件,給出了基于輔助模型的雙率采樣控制系統(tǒng)量化辨識遞推算法;接著分析了所給出量化辨識遞推算法的收斂性,得到了雙率采樣量化系統(tǒng)參數(shù)估計(jì)誤差上界的計(jì)算式,最后數(shù)字仿真驗(yàn)證了算法有效性。
⑶針對輸出信號量化的單率采樣Hammerstein非線性系統(tǒng)和雙率采樣Hammerstein非線性系統(tǒng),分別采用隨機(jī)重復(fù)試驗(yàn)測量信息技術(shù),提出基于輔助模型的Hammerstein系統(tǒng)量化辨識方法,分析了在
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 伺服器系統(tǒng)參數(shù)辨識中信號降噪方法研究.pdf
- 基于信號量化和Delta算子模型的系統(tǒng)分析與優(yōu)化.pdf
- 基于系統(tǒng)辨識的PID參數(shù)自整定方法研究.pdf
- 基于ARMA模型的明變系統(tǒng)參數(shù)辨識方法研究.pdf
- 基于信號量化的網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析與設(shè)計(jì).pdf
- 基于參數(shù)辨識方法的線路保護(hù)研究.pdf
- 空間信號參數(shù)辨識的研究.pdf
- 基于子空間辨識方法的系統(tǒng)物理參數(shù)識別.pdf
- 基于FERA的SEA參數(shù)辨識方法研究.pdf
- 基于參數(shù)辨識的電力系統(tǒng)動態(tài)等值方法研究.pdf
- 基于參數(shù)辨識方法的線路保護(hù)研究
- 基于模態(tài)數(shù)的SEA參數(shù)辨識方法研究.pdf
- 電機(jī)傳動系統(tǒng)參數(shù)辨識方法的研究.pdf
- 線性參數(shù)變化系統(tǒng)辨識方法研究.pdf
- 基于參數(shù)辨識方法的總線矢量控制系統(tǒng).pdf
- 基于動態(tài)差壓信號分析的兩相流參數(shù)辨識方法研究.pdf
- 基于波動方法的連接結(jié)構(gòu)參數(shù)辨識.pdf
- 基于ICA的工作模態(tài)參數(shù)辨識方法研究.pdf
- 時(shí)變系統(tǒng)參數(shù)的小波辨識方法研究.pdf
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)參數(shù)辨識的自適應(yīng)控制方法研究.pdf
評論
0/150
提交評論