改進型遞推經驗頻域最優(yōu)參數估計方法及其應用研究.pdf

1、本文以提高控制系統(tǒng)模型參數估計（辨識）的精度和速度為目標，研究了受干擾線性系統(tǒng)的高性能參數估計方法，提出了一種基于矩陣降秩近似技術的改進型遞推經驗頻域最優(yōu)參數估計算法，解決了已有方法在估計精度和計算實時性上的矛盾，在伺服系統(tǒng)中的應用研究結果充分驗證這種方法在實際控制系統(tǒng)參數辨識中可行性和有效性。本文的具體研究成果如下。
　　首先，介紹了經驗頻域最優(yōu)參數估計方法及其遞推算法的基本原理，針對現有遞推算法在弱輸入信號作用下辨識精度差的問

2、題，通過改進算法中起關鍵作用的時變加權矩陣的結構形式，提出了改進型遞推經驗頻域最優(yōu)參數估計方法（MREFOP），并通過仿真實例驗證了改進的正確性和有效性。
　　其次，為解決改進型遞推經驗頻域最優(yōu)參數估計方法計算耗時問題，引入矩陣降秩近似技術和相關度量標準，提出了基于矩陣降秩近似技術的快速MREFOP估計算法，在保證算法辨識精度的同時提高了算法計算速度，并通過仿真實例驗證了其可行性和有效性。
　　再次，分析了快速MREFOP估

3、計方法性能的影響因素。通過推導辨識誤差矩陣，從原理上分析了影響辨識精度和速度的本質因素。進一步結合仿真，從直觀實用性的角度分析了輸入信號特性對算法辨識性能的影響。這些分析結果為輸入信號的選取和算法的合理應用提供了依據。
　　最后，將快速MREFOP估計方法應用于某型轉臺伺服系統(tǒng)中，通過與基于模型的伺服系統(tǒng)頻域參數化控制器設計方法有機結合，設計了基于辨識模型參數的控制策略。與傳統(tǒng)固定參數控制器的對比實驗結果表明：在該控制策略的作用下