迭代辨識控制器設(shè)計的魯棒性分析.pdf

1、近二十幾年來，研究人員對系統(tǒng)辨識方法的探索不斷深入和完善，然而在相對成熟的傳統(tǒng)系統(tǒng)辨識方法中也存在著一定不足和局限。它們重在尋求一個確定的模型逼近真實模型，與控制器設(shè)計往往分別依賴各自獨立的性能指標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化求解，兩者表面統(tǒng)一，本質(zhì)分離。常常導(dǎo)致基于辨識模型設(shè)計的控制器不一定能夠確保對真實對象的高質(zhì)量控制效果。為此，面向控制的辨識這一結(jié)合系統(tǒng)辨識理論與魯棒控制理論的方法應(yīng)運(yùn)而生。迭代辨識作為其中一種將辨識與控制相結(jié)合的方法，已經(jīng)在復(fù)雜系統(tǒng)

2、高性能控制器設(shè)計中被廣泛研究。
　　然而，在迭代辨識方法中，控制器的設(shè)計常常是從最壞情況下進(jìn)行分析與綜合的，考慮的魯棒性問題過于保守。隨機(jī)化方法是基于不確定性隨機(jī)化，在概率意義下所形成的一種算法。在魯棒性分析中，它與傳統(tǒng)的方式相比，具有復(fù)雜度降低，保守性更好的優(yōu)點。為此，本文提出了將隨機(jī)化方法應(yīng)用于迭代辨識控制器設(shè)計的魯棒穩(wěn)定性分析當(dāng)中。通過對辨識出來的不確定模型集用v-gap模型不確定結(jié)構(gòu)表示，包含了用來描述模型誤差的不確定性項

3、，然后等價描述為一個加性不確定性結(jié)構(gòu)。針對加性不確定性結(jié)構(gòu)只含有單一非結(jié)構(gòu)但有界不確定性參數(shù)，我們從概率的角度出發(fā)，將不確定性參數(shù)描述為隨機(jī)變量，并假設(shè)其概率密度，然后在模型集內(nèi)進(jìn)行模型的采樣，生成有限容量樣本。最后應(yīng)用隨機(jī)化算法，估計出設(shè)計的控制器鎮(zhèn)定整個不確定性模型集的概率的大小。估計出的結(jié)果不僅可以定性，更可以定量分析迭代辨識過程中設(shè)計出的控制器的魯棒穩(wěn)定問題。
　　本文把魯棒穩(wěn)定性問題在概率的意義下進(jìn)行重新描述和刻畫，為面