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闭环子空间辨识及最优测试信号设计

作　者: 林文益
导　师: 苏宏业; 谢磊
学　校: 浙江大学
专　业: 控制科学与工程
关键词: 最优测试信号设计闭环子空间辨识核偏最小二乘性能分析
分类号: TP273
类　型: 硕士论文
年　份: 2014年
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内容摘要

测试信号的设计和辨识算法的选择是模型辨识成败的关键因素,最优测试信号设计的目的是使用最小的测试能量激励出最大的系统信息,为辨识出准确的过程模型奠定坚实的基础。在获取过程测试数据后,需要一个行之有效的辨识方法才能真正得到准确的过程模型,子空间辨识方法以其结构简单,计算简便,数值鲁棒性高而广受好评。本文的工作重点集中于闭环回路最优测试信号设计和闭环子空间辨识方法研究。论文的主要研究内容如下：1.针对PID闭环回路进行了最优测试信号设计研究。在设定点上添加测试信号,保证系统安全与质量稳定。在频域范围内构造SDP优化命题进行求解并将测试信号转化为余弦信号叠加表达式。最后使用Monte Carlo仿真测试证明该测试信号在同等能量的前提下能比白噪声测试信号和随机二进制测试信号得到更好的模型。2.结合核偏最小二乘方法提出一种新的闭环子空间辨识方法。该方法由于可以通过选择隐含特征向量个数来降低求解维数,从而保证在外部激励不够充分的情况下也能得到较为准确的模型。最后通过Monte Carlo仿真测试证明在测试信号存在一定相关性时能得到更为准确的模型。3.对结合核偏最小二乘的闭环子空间方法进行性能分析,理论上证明在一定条件下该方法具有渐近无偏一致性。通过仿真发现其辨识效果在外部激励充分的条件下与PEM一致。同时可以使用前面设计的最优测试信号进行测试。4.使用工业现场数据对提出的闭环子空间辨识方法和PEM方法进行比较验证,结果显示在数据拟合上略优于PEM方法,其能够为模型预测控制进行精确控制提供有效的模型,具有较好的有效性与可行性。论文的最后对全文进行总结,并对今后的研究方向进行了展望。

全文目录

致谢  5-6
摘要  6-7
Abstract  7-9
目次  9-12
1 绪论  12-26
  1.1 引言  12-14
  1.2 系统辨识基本步骤  14-15
  1.3 子空间辨识方法研究现状  15-20
    1.3.1 闭环子空间辨识  16-17
    1.3.2 非线性子空间辨识  17-18
    1.3.3 递推子空间辨识  18-19
    1.3.4 子空间辨识性能分析  19-20
  1.4 最优测试信号设计  20-23
    1.4.1 参数渐进协方差矩阵  20-22
    1.4.2 最优测试信号研究现状  22-23
  1.5 论文研究内容及结构  23-26
2 闭环最优测试信号设计  26-40
  2.1 引言  26-27
  2.2 最优测试信号设计  27-36
    2.2.1 闭环渐进协方差矩阵  27-31
    2.2.2 测试信号功率  31-32
    2.2.3 优化命题  32-33
    2.2.4 测试信号时域设计  33-35
    2.2.5 迭代辨识  35-36
  2.3 仿真实例  36-39
    2.3.1 测试信号比较  36-37
    2.3.2 迭代辨识仿真  37-39
  2.4 本章小结  39-40
3 结合KPLS的闭环子空间辨识  40-56
  3.1 引言  40-42
  3.2 问题描述  42-43
  3.3 符号定义  43-44
  3.4 核偏最小二乘方法简介  44-46
  3.5 核偏最小二乘闭环子空间辨识算法  46-49
    3.5.1 估计Markov参数  47
    3.5.2 矩阵SVD分解  47-48
    3.5.3 模型参数估计  48-49
  3.6 仿真验证  49-55
    3.6.1 测量噪声相同  50-52
    3.6.2 输入存在相关性  52-55
  3.7 本章小结  55-56
4 闭环子空间辨识无偏一致性分析  56-70
  4.1 引言  56-57
  4.2 闭环子空间辨识方法的性能分析  57-61
    4.2.1 Markov参数估计  57-60
    4.2.2 模型参数估计  60-61
  4.3 设定点测试信号  61-62
  4.4 仿真验证  62-67
    4.4.1 与PEM的比较  62-65
    4.4.2 结合最优测试信号的辨识  65-67
  4.5 本章小结  67-70
5 工业应用实例  70-78
  5.1 引言  70
  5.2 工艺流程  70-72
  5.3 模型辨识  72-76
  5.4 本章小结  76-78
6 总结与展望  78-80
7 参考文献  80-86
8 作者简历及在学期间所取得的科研成果  86

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