工業(yè)過程多變量系統(tǒng)的建模與仿真.pdf

1、本論文首先對系統(tǒng)辨識的基本原理與方法進行了綜述，然后針對多變量系統(tǒng)討論了幾種有效的辨識方法，并分別進行了仿真研究，具體包括以下幾個方面。 討論了辨識實驗。在很多辨識文獻中，關注的大都是估計算法而不是辨識實驗的設計。如果實驗不合理，那么辨識結果就不可靠。如果辨識的概念只是建立在一組算法或簡單的“數(shù)據(jù)進，模型出”上，那么辨識所獲得的結果往往是令人失望的。詳細討論了諸如輸入輸出的選擇、采樣頻率、測試信號和數(shù)據(jù)預處理等問題，提出了適于收

2、集過程特性必要信息的實驗方法。 簡要介紹了幾種單變量系統(tǒng)的辨識算法，然后介紹了基于模型分解的多變量系統(tǒng)辨識方法。用仿真實例說明了它的特征，并且指出了這類方法在實際應用中的局限性。 研究了多變量系統(tǒng)DSR子空間辨識算法，子空間辨識算法是目前確定多變量系統(tǒng)模型的有效方法之一。子空間辨識方法用來確定多變量系統(tǒng)模型具有參數(shù)化、收斂性、模型縮減等優(yōu)點，在子空間辨識中，縮減的模型可直接從輸入輸出數(shù)據(jù)中獲得，而不必計算高階次的模型。并