時(shí)滯及非方多變量系統(tǒng)的辨識(shí)與內(nèi)?？刂蒲芯?pdf

1、在實(shí)際的工業(yè)過(guò)程中，多變量系統(tǒng)廣泛存在，這些多變量系統(tǒng)多具有復(fù)雜特征并且難控，這些復(fù)雜難控的對(duì)象通常是生產(chǎn)過(guò)程的核心部分，其控制效果會(huì)直接關(guān)系到產(chǎn)品質(zhì)量、產(chǎn)品產(chǎn)率和能耗等，研究復(fù)雜多變量過(guò)程的控制問(wèn)題，既具有重要的理論意義，又具有明確的工程應(yīng)用價(jià)值。內(nèi)模控制是一種實(shí)用性很強(qiáng)的先進(jìn)控制方法，由于其設(shè)計(jì)原理簡(jiǎn)單、魯棒性穩(wěn)定性好，目前已成為復(fù)雜工業(yè)過(guò)程控制中最有效的方法之一。本文選取典型的具有時(shí)滯、耦合、非方等復(fù)雜特性的多變量過(guò)程為對(duì)象，對(duì)復(fù)

2、雜多變量過(guò)程的模型辨識(shí)和內(nèi)?？刂破髟O(shè)計(jì)方法進(jìn)行研究。主要工作如下:
　　1、引入一種并行彌漫式智能搜索算法——煙花爆炸優(yōu)化算法(FWA)，分析了該算法的特點(diǎn)和目前存在的問(wèn)題及原因，并提出了改進(jìn)型煙花爆炸優(yōu)化算法(MFA)。經(jīng)過(guò)對(duì)比試驗(yàn)證明了改進(jìn)后的優(yōu)化算法(MFA)相對(duì)經(jīng)典優(yōu)化算法以及標(biāo)準(zhǔn)型煙花算法具有更快的收斂速度和更高的尋優(yōu)精度。本文應(yīng)用MFA進(jìn)行多變量系統(tǒng)的模型辨識(shí)以及內(nèi)?？刂破髟O(shè)計(jì)過(guò)程中的參數(shù)優(yōu)化與模型降階。
　　2

3、、開(kāi)展“傳遞函數(shù)下基于智能搜索的任意信號(hào)多變量系統(tǒng)閉環(huán)辨識(shí)”方法的研究。提出了一種基于并行彌漫式智能搜索的多變量頻率響應(yīng)閉環(huán)辨識(shí)方法(MFA-FRE)，采用順序階躍測(cè)試方法將一個(gè)耦合的多變量系統(tǒng)(MIMO)轉(zhuǎn)換為多個(gè)獨(dú)立無(wú)關(guān)聯(lián)的單輸入單輸出(SISO)系統(tǒng)，然后利用MFA算法對(duì)每一個(gè)單變量系統(tǒng)進(jìn)行辨識(shí)。針對(duì)頻率響應(yīng)辨識(shí)法中的衰減因子參數(shù)難以確定的問(wèn)題，該方法利用MFA良好的全局與局部搜索能力和快速收斂特性，快速尋找到能使辨識(shí)效果達(dá)到最優(yōu)

4、的衰減因子參數(shù)值，提高了辨識(shí)的速度和精度。對(duì)于非方多變量系統(tǒng)的辨識(shí)，本文進(jìn)一步給出兩種辨識(shí)方案，仿真證明了MFA-FRE辨識(shí)非方系統(tǒng)的可行性。
　　3、以復(fù)雜線性輸出誤差類模型作為辨識(shí)對(duì)象進(jìn)行辨識(shí)方法研究，結(jié)合輔助模型最小二乘法和迭代思想提出迭代最小二乘法;結(jié)合輔助模型隨機(jī)梯度法和迭代思想提出迭代梯度法。仿真實(shí)驗(yàn)證明了兩種迭代辨識(shí)方法針對(duì)帶有自回歸參數(shù)的模型進(jìn)行參數(shù)辨識(shí)時(shí)的有效性。
　　4、開(kāi)展了“基于V規(guī)范型設(shè)計(jì)時(shí)滯多變量

5、系統(tǒng)的解耦內(nèi)模一體化控制器”的研究，設(shè)計(jì)時(shí)對(duì)象采用P規(guī)范型，解耦內(nèi)模控制器采用V規(guī)范型，基于控制器和解耦器一體化的設(shè)計(jì)思想，所設(shè)計(jì)的控制器能夠同時(shí)滿足解耦和控制的要求。在設(shè)計(jì)過(guò)程中采用本文所提出的一種新的性能指標(biāo)和MFA優(yōu)化算法進(jìn)行濾波器參數(shù)的尋優(yōu)，同時(shí)兼顧抑制超調(diào)和縮小響應(yīng)時(shí)間的要求。
　　5、開(kāi)展了“基于MEOTF-MFA的非方系統(tǒng)的內(nèi)模控制方法”的研究。首先利用改進(jìn)型有效開(kāi)環(huán)傳遞函數(shù)(MEOTF)將具有耦合多時(shí)滯特性的非方系