基于有限信息的非線性系統(tǒng)和多變量系統(tǒng)辨識方法的研究.pdf

1、控制理論歷經(jīng)多年發(fā)展之后，各種經(jīng)典控制方法和先進(jìn)控制方法都取得了很大的進(jìn)展，并在工業(yè)生產(chǎn)中廣泛的實施應(yīng)用。但是控制器能夠被設(shè)計并成功應(yīng)用都要有達(dá)到一定精度要求的數(shù)學(xué)模型作支撐，因此有效的系統(tǒng)辨識方法是控制策略成功實施的關(guān)鍵。本論文從辨識數(shù)據(jù)的濾波處理、辨識原理、數(shù)字仿真等方面入手，對系統(tǒng)辨識過程進(jìn)行研究討論，主要做了如下的工作:
　　 1、介紹辨識實驗階段常用的測試信號及其選取原則。在數(shù)據(jù)處理方面，著重討論小波分析在數(shù)據(jù)消噪方面

2、的應(yīng)用。對常用的辨識方法:最小二乘、粒子群優(yōu)化算法等進(jìn)行介紹，并通過數(shù)字仿真實驗來分析各方法的優(yōu)缺點(diǎn)。
　　 2、帶有滑動平均噪聲的多變量系統(tǒng)的參數(shù)通常難以辨識，利用遞階辨識原理和迭代辨識原理，并結(jié)合加速收斂技術(shù)，實現(xiàn)多變量系統(tǒng)參數(shù)的準(zhǔn)確辨識。該方法根據(jù)遞階辨識原理將多變量系統(tǒng)成功分解成兩個子系統(tǒng)，使其分別含有參數(shù)向量和參數(shù)矩陣，再根據(jù)迭代辨識原理得到參數(shù)的迭代解。仿真實驗表明，該方法可以得到很好的辨識結(jié)果，而加速收斂技術(shù)的應(yīng)用

3、顯著提高了參數(shù)的收斂速度。
　　 3、非線性系統(tǒng)由于對其結(jié)構(gòu)缺少準(zhǔn)確的表述方法，一直都是辨識的難題，因此，利用非線性的有限信息特性，文中提出了一種對非線性系統(tǒng)的線性和非線性部分依次進(jìn)行辨識的方法。該方法首先根據(jù)系統(tǒng)非線性部分的有限信息，例如符號信息，單調(diào)信息等，辨識出系統(tǒng)的線性部分，再構(gòu)造出中間信號，實現(xiàn)對非線性結(jié)構(gòu)和參數(shù)的同時辨識。結(jié)合改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法可以很高精度的辨識出系統(tǒng)的參數(shù)，仿真實驗表明該方法的辨識精度高，是非線性