基于最小方差基準的控制系統(tǒng)性能評價.pdf

1、隨著工業(yè)自動化水平的提高，如何利用實際運行的數(shù)據(jù)對系統(tǒng)的性能進行評價成為人們?nèi)找骊P(guān)心的問題。Harris最早提出利用最小方差基準來評價單輸入單輸出(SISO)系統(tǒng)的性能。對于SISO系統(tǒng)而言，最小方差基準的估計只需要知道實際運行數(shù)據(jù)和過程時延的知識，不需要附加額外的模型辨識實驗。因此，基于最小方差基準的評價方法被廣泛應(yīng)于工業(yè)過程的性能評價中。
　　在對象時延參數(shù)已知的情況下，利用系統(tǒng)的輸入輸出數(shù)據(jù)，采用濾波與相關(guān)性分析(FCOR)

2、算法可以估計出SISO系統(tǒng)的最小方差性能基準。FCOR算法估計的過程直觀簡單、效率高，但值得注意的是FCOR算法主要是針對平穩(wěn)信號建立的模型進行分析。由于干擾信號的復(fù)雜性與多變性，對于實際系統(tǒng)而言，干擾信號往往為非平穩(wěn)時間序列導(dǎo)致輸出信號是非平穩(wěn)的，使得FCOR算法無法直接應(yīng)用，因此，需要對非平穩(wěn)輸出信號進行平穩(wěn)化處理，然后利用FCOR算法進行分析并最終獲得最小方差基準值的估計。對于一般的控制系統(tǒng)，非平穩(wěn)干擾信號對應(yīng)于兩種情況:其一是干

3、擾信號為Random Walk，其模型為積分滑動平均模型;其二是干擾信號為平穩(wěn)信號與周期信號的疊加。本文運用多次差分的方法，對上述兩種非平穩(wěn)干擾信號下的系統(tǒng)輸出信號進行平穩(wěn)化處理，并運用FCOR算法獲得最小方差性能基準的估計值。對于干擾信號為不同頻率和幅值的周期信號與平穩(wěn)信號疊加的情況，通過仿真對比研究根據(jù)實際輸出信號估計的方差值與平穩(wěn)處理后利用FCOR算法估計的方差值，驗證了根據(jù)差分平穩(wěn)化處理后信號建立模型并利用FCOR算法估計出的方