時(shí)變系統(tǒng)模型辨識(shí)方法的研究.pdf

1、參數(shù)時(shí)變的現(xiàn)象廣泛存在于過(guò)程控制、航空航天、故障診斷、機(jī)器人控制等領(lǐng)域，由于時(shí)變系統(tǒng)的廣泛性、復(fù)雜性以及從時(shí)變系統(tǒng)獲得信息的局限性，時(shí)變系統(tǒng)的辨識(shí)與控制問(wèn)題已經(jīng)成為系統(tǒng)科學(xué)和控制科學(xué)的熱點(diǎn)問(wèn)題之一。目前普遍采用的辨識(shí)算法在實(shí)際應(yīng)用中存在一定的局限性，因?yàn)閭鹘y(tǒng)的定常參數(shù)辨識(shí)方法建立在時(shí)不變或平穩(wěn)過(guò)程的假設(shè)基礎(chǔ)上，而現(xiàn)實(shí)中存在的信號(hào)或過(guò)程總是呈現(xiàn)出各種各樣的非平穩(wěn)性和時(shí)變性。本文在參閱大量相關(guān)文獻(xiàn)并深入研究線性時(shí)變系統(tǒng)參數(shù)辨識(shí)方法的基礎(chǔ)上，

2、提出三種對(duì)線性時(shí)變系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行快速估計(jì)的方法，具有一定的理論意義和實(shí)用價(jià)值，論文的主要工作如下： (1)線性時(shí)變系統(tǒng)常采用定常遺忘因子法進(jìn)行參數(shù)辨識(shí)，但定常遺忘因子存在難以及時(shí)跟蹤系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性變化的缺點(diǎn)。本文提出一種采用自調(diào)整遺忘因子進(jìn)行參數(shù)辨識(shí)的算法，能夠有效地跟蹤無(wú)規(guī)律參數(shù)變化。該算法利用后驗(yàn)誤差自動(dòng)調(diào)整遺忘因子，同時(shí)為防止意外干擾對(duì)遺忘因子造成的影響，引入?yún)?shù)σ，并借助新息的變化限定時(shí)變遺忘因子的上下界。通過(guò)仿真算例，進(jìn)一

3、步證實(shí)該算法可以對(duì)時(shí)變參數(shù)進(jìn)行很好地跟蹤，有效地克服了采用定常遺忘因子難以及時(shí)跟蹤系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性變化的問(wèn)題。 (2)針對(duì)時(shí)變輸出誤差模型，在廣義準(zhǔn)則函數(shù)及能夠獲取的先驗(yàn)知識(shí)的基礎(chǔ)上，提出一種改進(jìn)準(zhǔn)則函數(shù)的時(shí)變OE模型參數(shù)辨識(shí)算法。該算法借助可利用的先驗(yàn)知識(shí)，通過(guò)引入權(quán)因子α保證算法的有效性，即使在輸入信號(hào)不滿足持續(xù)激勵(lì)的條件下仍然適用于時(shí)變參數(shù)辨識(shí)，并且具有運(yùn)算量小、收斂性好的特點(diǎn)，為獲得時(shí)變參數(shù)的估計(jì)值和克服病態(tài)估計(jì)提供了更多的