基于輸入輸出數(shù)據(jù)建模系統(tǒng)的不確定性分析與控制.pdf

1、隨著被控對象的復(fù)雜程度和控制精度的不斷提高,通過機(jī)理分析推導(dǎo)出系統(tǒng)理論模型的方法越來越困難,在這種情況下不僅需要從實驗數(shù)據(jù)中得到實驗?zāi)Ｐ瓦€需要知道他們之間的不確定性關(guān)系。同時,如何針對這些不確定性系統(tǒng)設(shè)計控制器也是在實際工程中需要考慮的問題。
　　本文首先介紹了線性系統(tǒng)子空間建模法,該方法直接由輸入輸出數(shù)據(jù)矩陣序列,通過基本的代數(shù)運算求取系統(tǒng)模型,所需的先驗知識較少,算法實現(xiàn)僅依賴于一些簡單可靠的線性代數(shù)工具,對多變量系統(tǒng)能夠廣泛

2、適用。仿真和實驗說明了該方法的有效性。
　　其次,針對系統(tǒng)建模中普遍存在的不確定性問題,提出一種新方法來量化系統(tǒng)的不確定性。該方法是將實際系統(tǒng)和建立模型之間存在的誤差通過一組有理函數(shù)來表征,這些有理函數(shù)在頻域內(nèi)收斂于不確定性的實際上界。由于辨識和近似逼近是集合在一塊的,整個過程是完全自動的。仿真和實驗結(jié)果表明了這種有理逼近方法的有效性。
　　第三,在得到系統(tǒng)辨識模型的基礎(chǔ)上,設(shè)計了基于H∞混合靈敏度分析的魯棒控制器。在已知系