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(duì)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(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中得到實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ瓦€需要知道他們之間的不確定性關(guān)系。同時(shí),如何針對(duì)這些不確定性系統(tǒng)設(shè)計(jì)控制器也是在實(shí)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(yùn)算求取系統(tǒng)模型,所需的先驗(yàn)知識(shí)較少,算法實(shí)現(xiàn)僅依賴于一些簡(jiǎn)單可靠的線性代數(shù)工具,對(duì)多變量系統(tǒng)能夠廣泛

2、適用。仿真和實(shí)驗(yàn)說明了該方法的有效性。
　　其次,針對(duì)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(shí)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(shí)際上界。由于辨識(shí)和近似逼近是集合在一塊的,整個(gè)過程是完全自動(dòng)的。仿真和實(shí)驗(yàn)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(shí)模型的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了基于H∞混合靈敏度分析的魯棒控制器。在已知系