時滯及非方多變量系統(tǒng)的辨識與內模控制研究.pdf

1、在實際的工業(yè)過程中，多變量系統(tǒng)廣泛存在，這些多變量系統(tǒng)多具有復雜特征并且難控，這些復雜難控的對象通常是生產過程的核心部分，其控制效果會直接關系到產品質量、產品產率和能耗等，研究復雜多變量過程的控制問題，既具有重要的理論意義，又具有明確的工程應用價值。內?？刂剖且环N實用性很強的先進控制方法，由于其設計原理簡單、魯棒性穩(wěn)定性好，目前已成為復雜工業(yè)過程控制中最有效的方法之一。本文選取典型的具有時滯、耦合、非方等復雜特性的多變量過程為對象，對復

2、雜多變量過程的模型辨識和內?？刂破髟O計方法進行研究。主要工作如下:
　　1、引入一種并行彌漫式智能搜索算法——煙花爆炸優(yōu)化算法(FWA)，分析了該算法的特點和目前存在的問題及原因，并提出了改進型煙花爆炸優(yōu)化算法(MFA)。經過對比試驗證明了改進后的優(yōu)化算法(MFA)相對經典優(yōu)化算法以及標準型煙花算法具有更快的收斂速度和更高的尋優(yōu)精度。本文應用MFA進行多變量系統(tǒng)的模型辨識以及內?？刂破髟O計過程中的參數優(yōu)化與模型降階。
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3、、開展“傳遞函數下基于智能搜索的任意信號多變量系統(tǒng)閉環(huán)辨識”方法的研究。提出了一種基于并行彌漫式智能搜索的多變量頻率響應閉環(huán)辨識方法(MFA-FRE)，采用順序階躍測試方法將一個耦合的多變量系統(tǒng)(MIMO)轉換為多個獨立無關聯的單輸入單輸出(SISO)系統(tǒng)，然后利用MFA算法對每一個單變量系統(tǒng)進行辨識。針對頻率響應辨識法中的衰減因子參數難以確定的問題，該方法利用MFA良好的全局與局部搜索能力和快速收斂特性，快速尋找到能使辨識效果達到最優(yōu)

4、的衰減因子參數值，提高了辨識的速度和精度。對于非方多變量系統(tǒng)的辨識，本文進一步給出兩種辨識方案，仿真證明了MFA-FRE辨識非方系統(tǒng)的可行性。
　　3、以復雜線性輸出誤差類模型作為辨識對象進行辨識方法研究，結合輔助模型最小二乘法和迭代思想提出迭代最小二乘法;結合輔助模型隨機梯度法和迭代思想提出迭代梯度法。仿真實驗證明了兩種迭代辨識方法針對帶有自回歸參數的模型進行參數辨識時的有效性。
　　4、開展了“基于V規(guī)范型設計時滯多變量

5、系統(tǒng)的解耦內模一體化控制器”的研究，設計時對象采用P規(guī)范型，解耦內?？刂破鞑捎肰規(guī)范型，基于控制器和解耦器一體化的設計思想，所設計的控制器能夠同時滿足解耦和控制的要求。在設計過程中采用本文所提出的一種新的性能指標和MFA優(yōu)化算法進行濾波器參數的尋優(yōu)，同時兼顧抑制超調和縮小響應時間的要求。
　　5、開展了“基于MEOTF-MFA的非方系統(tǒng)的內?？刂品椒ā钡难芯俊Ｊ紫壤酶倪M型有效開環(huán)傳遞函數(MEOTF)將具有耦合多時滯特性的非方系