單變量系統(tǒng)辨識方法的研究與仿真.pdf

1、精確的對象數(shù)學模型是先進控制理論應用的必要前提,是否能夠得到表征系統(tǒng)特性的模型對優(yōu)化控制起至關重要的作用。本文對系統(tǒng)辨識的原理方法、信號的選擇等方面重點介紹,并通過仿真采集數(shù)據(jù)信息進行辨識計算。針對實際工業(yè)應用情況做了以下幾個方面的工作:
　　 1、介紹系統(tǒng)辨識的發(fā)展情況以及現(xiàn)代辨識方法,描述了模型類型、建模方法以及誤差準則的選取。對經(jīng)典的辨識算法:最小二乘法、圖解法、基于FIR模型的最小二乘法通過仿真對系統(tǒng)模型進行辨識得出各算

2、法的優(yōu)缺點。
　　 2、研究NLJ、粒子群優(yōu)化算法(PSO)以及遺傳算法(GA)在系統(tǒng)辨識中的應用,并針對在實際應用中,遺傳算法收斂速度慢、精度較低、易陷入局部最優(yōu)等缺點,通過修改參數(shù)變化范圍的上限對遺傳算法進行改進,能夠保證算法跳出局部最優(yōu)所搜到參數(shù)的無偏一致估計。在滿意度的概念上利用改進的遺傳算法優(yōu)化控制器參數(shù),能夠得到滿足要求的控制系統(tǒng)。
　　 3、針對實際應用過程中,控制回路不允許轉(zhuǎn)換成開環(huán)形式但經(jīng)典辨識算法無法

3、直接應用于閉環(huán)辨識的情況,將粒子群算法的全局搜索能力和Rosenbrock算法的局部搜索能力結(jié)合,提出了PSO-Rosenbrock算法。該算法不需要控制器的先驗知識,在閉環(huán)條件下,對任意測試信號都能獲得待估對象的所有參數(shù),不僅提高了收斂速度,縮短了辨識時間,同時極大地減小了模型辨識參數(shù)對參數(shù)初始值依賴性。
　　 4、介紹常用的多項式預測濾波、中值濾波以及三次函數(shù)替代濾波算法,均具有較強的濾波能力。但是過于平滑的或有失真的波形會