時(shí)變大純滯后對象的辨識與控制研究.pdf

1、本文首先介紹了大純滯后對象研究的歷史與現(xiàn)狀,分析了近幾十年來控制界的學(xué)者和工程技術(shù)人員針對大純滯后對象提出的各種控制方法與算法,指出滯后對象的控制仍然是當(dāng)前學(xué)術(shù)界和工程界的研究熱點(diǎn),但時(shí)變大純滯后線性對象的控制技術(shù)卻還處在發(fā)展階段,說明了在這樣的情況下研究時(shí)變大純滯后線性對象控制的理論與實(shí)際意義。
　　然后,基于辨識的控制思想,對一般的參數(shù)模型辨識進(jìn)行了分析與總結(jié)。在此基礎(chǔ)上,對時(shí)變大純滯后線性對象的模型參數(shù)的辨識進(jìn)行了探討。本文

2、結(jié)合最小二乘法和互相關(guān)函數(shù),提出基于互相關(guān)函數(shù)的時(shí)變大純滯后對象聯(lián)合辨識算法,該方法擴(kuò)展了最小二乘算法的應(yīng)用范圍。其中,最小二乘法用于快速地辨識對象的動態(tài)參數(shù),在對輸入輸出信號進(jìn)行濾波后,滯后參數(shù)的估計(jì)由互相關(guān)函數(shù)實(shí)現(xiàn)。對象的動態(tài)參數(shù)和滯后參數(shù)的辨識是交替進(jìn)行的,兩者相輔相成。
　　在上述辨識算法中,由于最小二乘法的運(yùn)算量較大,因而提出基于隨機(jī)牛頓法的時(shí)變大純滯后對象辨識算法,引入隨機(jī)牛頓法對動態(tài)參數(shù)進(jìn)行估計(jì),而滯后參數(shù)的估計(jì)仍由