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1、系統(tǒng)辨識是自動控制學科的重要分支,目前這項技術(shù)無論在理論研究還是實際應(yīng)用都正處于興旺發(fā)展時期。系統(tǒng)閉環(huán)辨識由于不會對系統(tǒng)的運行造成影響,已成為系統(tǒng)辨識領(lǐng)域中非常重要的一部分。目前,閉環(huán)辨識的算法有很多種,但大多數(shù)是側(cè)重算法的推導、分析,至于算法如何應(yīng)用到實際中卻很少詳細闡述?;谏鲜霈F(xiàn)狀,本文選擇新加坡國立大學的幾位學者提出的一種具有魯棒性且比較接近工業(yè)應(yīng)用的閉環(huán)辨識算法,利用MATLAB作為工具對算法進行驗證,并對其在實際工業(yè)過程中的
2、應(yīng)用問題進行初步研究。
首先,通過對所選算法的分析,可將其實現(xiàn)分為三步:頻域辨識、開環(huán)時域階躍響應(yīng)的重構(gòu)、基于重構(gòu)的階躍響應(yīng)的開環(huán)辨識。先實現(xiàn)前兩步,通過仿真實例,分析理想模型與辨識結(jié)果的頻率特性對比圖,對二者之間聯(lián)系及影響其實現(xiàn)的因素進行初步總結(jié)。
其次,在重構(gòu)開環(huán)時域階躍響應(yīng)后,閉環(huán)辨識已轉(zhuǎn)換成開環(huán)辨識。在基于重構(gòu)階躍響應(yīng)的基礎(chǔ)上,對工業(yè)過程常用的一階加滯后模型、二階加滯后模型及二階零點加滯后模型進行辨識
3、,并分別在同一坐標中給出bode圖、階躍響應(yīng)圖。由于本文所選算法給出了最后的模型辨識結(jié)果,但具體怎樣選擇最優(yōu)模型卻沒有涉及,本文通過幾個實例,初步給出了在不考慮噪聲影響的情況下,而且在待辨識對象的理想頻率特性完全已知的條件下,選擇最優(yōu)模型的指標。
最后,在過程輸入、輸出添加方差不同的隨機噪聲來對所選的閉環(huán)辨識算法進行進一步地驗證。在考慮噪聲影響的條件下,或待辨識對象的理想頻率特性完全已知的條件不成立情況下,論文所得到的尋優(yōu)
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