FIR模型辨识及其过程应用研究

发布时间：2023-06-08 21:11

　　系统辨识是高性能自动化技术(如模型预测控制)中的重要内容。随着人们生活水平和工业生产水平的提高,人们对工业产品质量的要求越来越高,生产工艺对自动化技术的依赖程度也随之提高,控制理论研究水平也上升到了一定高度。但这些新技术迟迟没有在过程工业中得到广泛的应用,其中的一个原因是缺乏准确描述工业过程的动态模型,另一个原因就是理论研究与实际应用之间的鸿沟。系统辨识技术作为自动控制领域的一个重要分支,它的理论研究已经得到了飞速的发展。但是,它在过程工业中的应用性问题还有待研究。针对实际过程的模型应用问题,本文的研究工作主要包括以下几部分: 1.讨论有限脉冲响应(FIR)模型辨识算法及其算法性质。 2.针对系统受到扰动时,FIR模型辨识的结果将存在有很多“毛刺”的情况,讨论在准则函数中添加惩罚项的平滑处理。 3.针对FIR模型辨识算法的运算精度和效率问题,讨论运用QR分解将求逆运算转化为广义逆运算,提高运算速率,避免算法中矩阵出现病态。 4.针对FIR模型辨识的测量数据存在异常值的情况,给出了两种异常处理方法,分别为线性插值法和分段辨识法。文中进一步分析了两种方法的应用策略,根据经验给出了它们使用时...

【文章页数】：74 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 课题研究的目的与意义
    1.2 系统辨识简介
    1.3 系统辨识的发展概况
    1.4 FIR 模型辨识简介
    1.5 时滞估计的研究现状
    1.6 模型检验的研究现状
    1.7 本文研究内容及章节安排
第2章 FIR 模型辨识及其软件实现
    2.1 最小二乘法
        2.1.1 最小二乘法的原理
        2.1.2 最小二乘法的特性
    2.2 FIR 模型辨识
        2.2.1 线性叠加原理与线性系统的卷积响应
        2.2.2 FIR 模型及其辨识
        2.2.3 FIR 模型辨识的特性
    2.3 FIR 模型辨识的改进
        2.3.1 平滑因子
        2.3.2 QR 分解
    2.4 FIR 模型辨识的软件实现
    2.5 本章小结
第3章 FIR 模型辨识的异常处理
    3.1 引言
    3.2 异常处理
        3.2.1 异常值检测
        3.2.2 异常处理策略
        3.2.3 异常处理规则
    3.3 数值仿真
        3.3.1 仿真实例1
        3.3.2 仿真实例2
    3.4 异常处理的软件实现
    3.5 本章小结
第4章 基于FIR 模型辨识的多变量时滞参数估计
    4.1 引言
    4.2 时滞系统概述
    4.3 基于FIR 模型辨识的多变量时滞参数估计
        4.3.1 FIR 模型辨识的应用
        4.3.2 阈值的选取
        4.3.3 时滞参数的估计
    4.4 实例仿真
    4.5 本章小结
第5章 模型检验
    5.1 引言
    5.2 问题提出
    5.3 传统模型检验
        5.3.1 对比先验知识与模型特性
        5.3.2 模型仿真
        5.3.3 残差分析
        5.3.4 比较不同方法的一致性
        5.3.5 小结
    5.4 应用性模型检验
        5.4.1 估计模型的不确定性分析
        5.4.2 辨识数据长度分析
        5.4.3 干扰分析
        5.4.4 相关性分析
        5.4.5 噪信比分析
    5.5 本章小结
第6章 总结与展望
    6.1 论文工作总结
    6.2 今后工作展望
参考文献
致谢
攻读学位期间参加的科研项目和成果



本文编号：3832502