双率采样数据系统自校正广义预测控制方法

论文摘要

传统离散时间采样数据系统,假设输入信号更新速率和输出信号采样速率相等,这类系统简称为单率采样数据系统。然而,在许多化工过程中,由于硬件条件的限制,系统的采样输出周期往往要比系统控制输入周期大。这样,在同一个控制系统中就出现了两组甚至多组不同频率的采样数据,对应得到的系统称为双率或多率采样数据系统。研究对这类系统广义预测控制具有重要的理论意义和实际应用价值。论文在查阅了双率(多率)辨识和预测控制文献基础上,讨论了带有不同噪声的双率系统控制问题,将双率系统参数辨识方法与广义预测控制算法相结合,提出了一些新的双率采样数据系统的控制算法,取得了如下主要成果。1.针对参数未知的确定性双率采样数据系统,阐述了基于参数估计的自校正广义预测控制策略,采用了递推最小二乘辨识算法估计系统模型参数,提出了确定性双率系统自校正广义预测控制方法。2.针对双率随机系统模型(ARX模型),应用了递推最小二乘辨识算法对系统模型参数进行估计,然后应用自校正广义预测控制原理,提出了随机系统的最小二乘参数估计的自校正广义预测控制方法。又使用多项式变换技术导出了双率系统数学模型,提出了基于多项式变换的最小二乘参数估计自校正广义预测控制方法,仿真例子说明提出的控制算法能够跟踪系统参考轨迹。3.针对双率随机系统,应用了随机梯度辨识算法来估计系统模型参数,然后应用自校正广义预测控制原理,提出了基于随机梯度参数估计的双率随机系统自校正广义预测控制方法和基于多项式变换的随机梯度参数估计的自校正广义预测控制方法,仿真例子得到了满意的效果。4.论文进一步研究了有色噪声干扰(ARMAX系统模型)的双率随机系统预测控制问题,采用多项式变换技术,用增广最小二乘算法和增广随机梯度算法来估计双率系统模型参数,并应用广义预测控制原理,提出了有色噪声干扰的双率随机系统自校正广义预测控制方法,给出了仿真例子。论文最后对整篇论文做了一个简短的总结,提出了一些在研究过程中尚未解决的问题,并为今后的研究指明了方向。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 概论
• 1.1 问题提出与研究意义
• 1.2 多率系统辨识方法综述
• 1.3 多率系统控制方法综述
• 1.4 论文主要研究内容
• 第二章 预备知识介绍
• 2.1 系统噪声
• 2.2 随机系统模型
• 2.3 双率系统辨识方法
• 2.4 自校正控制原理与广义预测控制思想
• 2.5 小结
• 第三章 基于LS参数估计的双率系统自校正广义预测控制
• 3.1 双率系统自校正广义预测控制策略
• 3.2 确定性双率系统自校正广义预测控制算法
• 3.2.1 递推LS参数估计
• 3.2.2 自校正广义预测控制算法
• 3.2.3 算法仿真
• 3.3 随机双率系统自校正广义预测控制算法
• 3.3.1 递推LS参数估计
• 3.3.2 自校正广义预测控制算法
• 3.3.3 算法仿真
• 3.4 基于多项式变换的LS参数估计自校正广义预测控制算法
• 3.4.1 多项式变换及递推LS参数估计
• 3.4.2 自校正广义预测控制算法
• 3.4.3 算法仿真
• 3.5 小结
• 第四章 基于SG参数估计的双率系统自校正广义预测控制
• 4.1 双率系统自校正广义预测控制策略
• 4.2 基于SG参数估计的自校正广义预测控制算法
• 4.2.1 SG参数估计
• 4.2.2 自校正广义预测控制算法
• 4.2.3 算法仿真
• 4.3 基于多项式变换的SG参数估计自校正广义预测控制算法
• 4.3.1 多项式变换及SG参数估计
• 4.3.2 自校正广义预测控制算法
• 4.3.3 算法仿真
• 4.4 小结
• 第五章 有色噪声干扰的双率系统自校正广义预测控制
• 5.1 基于增广LS参数估计的自校正广义预测控制算法
• 5.1.1 多项式变换及增广LS参数估计
• 5.1.2 自校正广义预测控制算法
• 5.1.3 算法仿真
• 5.2 基于增广SG参数估计自校正广义预测控制算法
• 5.2.1 多项式变换及增广SG参数估计
• 5.2.2 自校正广义预测控制算法
• 5.2.3 算法仿真
• 5.3 小结
• 第六章 结论与展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文