基于子空間的系統(tǒng)辨識及其應(yīng)用
發(fā)布時間:2020-11-18 00:37
現(xiàn)代工業(yè)過程越來越復(fù)雜,控制要求越來越高。大多數(shù)控制方法都是基于過程數(shù)學(xué)模型的,然而由于過程的復(fù)雜性,其數(shù)學(xué)模型難以通過機(jī)理建模得到,因此越來越多的需求集中在通過辨識建模方法獲得過程模型。對于多輸入多輸出的辨識建模,基于子空間方法的系統(tǒng)辨識在近二十年中得到極大的關(guān)注,也提出了不少的新問題。本文對于閉環(huán)子空間辨識,連續(xù)系統(tǒng)的子空間辨識,遞歸子空間辨識及子空間辨識在實(shí)際工業(yè)過程中的應(yīng)用進(jìn)行了研究。具體內(nèi)容如下: 1.閉環(huán)辨識問題是子空間辨識中的一個難點(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方法做比較,分析了其他文獻(xiàn)中的辨識方法在閉環(huán)辨識中得到有偏估計的原因,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,并用數(shù)值例子對其在辨識中的效果進(jìn)行比較。結(jié)果表明,當(dāng)輔助變量包含更多的過去輸入輸出時,其辨識效果更好。 2.連續(xù)系統(tǒng)的含噪聲變量模型和閉環(huán)子空間辨識問題還未得到更多的重視,其主要原因是由于離散子空間辨識本身對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方法,并且進(jìn)一步的通過擴(kuò)展前面章節(jié)的對閉環(huán)子空間辨識問題的探討,將此辨識方法推廣至連續(xù)系統(tǒng)的閉環(huán)辨識。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效果。 3.閉環(huán)系統(tǒng)的遞歸子空間辨識方法的研究很少,原因是很多閉環(huán)子空間辨識算法不適應(yīng)于遞歸計算。本文提出了基于高階自回歸模型的遞歸子空間辨識方法,通過高階自回歸模型解決了閉環(huán)問題,并且將奇異值分解的遞歸更新問題轉(zhuǎn)化成子空間跟蹤問題。數(shù)值仿真證明該方法不僅可以對時不變系統(tǒng)進(jìn)行遞歸辨識,而且在跟蹤慢時變系統(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程模型。然而由于其過程的復(fù)雜性,很難通過機(jī)理建立過程的動態(tài)模型。因此,將子空間辨識方法應(yīng)用于高爐煤氣余熱余壓發(fā)電系統(tǒng),建立以高爐頂壓為輸出的狀態(tài)空間方程,對于設(shè)計高精度的控制方法具有重要的意義。結(jié)果表明了該模型的有效性。
【學(xué)位單位】:浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位年份】:2009
【中圖分類】:N945.14
【文章目錄】:
致謝
摘要
Abstract
目錄
1 緒論
1.1 引言
1.2 子空間辨識研究現(xiàn)狀
1.3 研究內(nèi)容
2 經(jīng)典子空間辨識
2.1 引言
2.2 預(yù)備知識
2.3 狀態(tài)空間方程辨識問題的描述
2.3.1 過程形式
2.3.2 新息形式
2.4 子空間辨識方法
2.4.1 N4SID
2.4.2 MOESP
2.4.3 CVA
2.4.4 統(tǒng)一框架
2.5 本章小結(jié)
3 基于正交分解和主元分析的閉環(huán)子空間辨識
3.1 引言
3.2 閉環(huán)辨識問題
3.3 算法描述
3.3.1 閉環(huán)系統(tǒng)的正交分解實(shí)現(xiàn)理論
3.3.2 辨識算法
3.4 算法分析
3.5 數(shù)值仿真
3.6 本章小結(jié)
4 基于GPMF的連續(xù)系統(tǒng)子空間辨識
4.1 引言
4.2 連續(xù)辨識問題
4.3 EIV連續(xù)系統(tǒng)的子空間系統(tǒng)辨識
4.4 連續(xù)系統(tǒng)的閉環(huán)子空間系統(tǒng)辨識
4.5 仿真
4.6 本章小結(jié)
5 基于HOARX的遞歸子空間辨識
5.1 引言
5.2 遞歸子空間算法概述
5.3 基于HOARX的遞歸子空間算法
5.4 數(shù)值仿真
5.5 本章小結(jié)
6 工業(yè)實(shí)例
6.1 TRT系統(tǒng)簡介
6.2 TRT的連續(xù)模型辨識
6.3 本章小結(jié)
7 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
博士研究生期間發(fā)表的論文
博士研究生期間參加的科研項(xiàng)目和成果
【引證文獻(xiàn)】
本文編號:2888115
【學(xué)位單位】:浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位年份】:2009
【中圖分類】:N945.14
【文章目錄】:
致謝
摘要
Abstract
目錄
1 緒論
1.1 引言
1.2 子空間辨識研究現(xiàn)狀
1.3 研究內(nèi)容
2 經(jīng)典子空間辨識
2.1 引言
2.2 預(yù)備知識
2.3 狀態(tài)空間方程辨識問題的描述
2.3.1 過程形式
2.3.2 新息形式
2.4 子空間辨識方法
2.4.1 N4SID
2.4.2 MOESP
2.4.3 CVA
2.4.4 統(tǒng)一框架
2.5 本章小結(jié)
3 基于正交分解和主元分析的閉環(huán)子空間辨識
3.1 引言
3.2 閉環(huán)辨識問題
3.3 算法描述
3.3.1 閉環(huán)系統(tǒng)的正交分解實(shí)現(xiàn)理論
3.3.2 辨識算法
3.4 算法分析
3.5 數(shù)值仿真
3.6 本章小結(jié)
4 基于GPMF的連續(xù)系統(tǒng)子空間辨識
4.1 引言
4.2 連續(xù)辨識問題
4.3 EIV連續(xù)系統(tǒng)的子空間系統(tǒng)辨識
4.4 連續(xù)系統(tǒng)的閉環(huán)子空間系統(tǒng)辨識
4.5 仿真
4.6 本章小結(jié)
5 基于HOARX的遞歸子空間辨識
5.1 引言
5.2 遞歸子空間算法概述
5.3 基于HOARX的遞歸子空間算法
5.4 數(shù)值仿真
5.5 本章小結(jié)
6 工業(yè)實(shí)例
6.1 TRT系統(tǒng)簡介
6.2 TRT的連續(xù)模型辨識
6.3 本章小結(jié)
7 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
博士研究生期間發(fā)表的論文
博士研究生期間參加的科研項(xiàng)目和成果
【引證文獻(xiàn)】
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本文編號:2888115
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