闭环系统辨识的偏差最小二乘法

研究有色噪声扰动下反馈未知的闭环系统的无偏辨识问题,提出了一种偏差补偿最 小二乘法.应用这种方法,在噪声未建模的情况下,即可获得前向通道中对象模型和反馈通道 中控制器模型参数的渐近无偏估计.     

基于辅助变量的闭环系统子空间辨识

提出一种基于辅助变量的子空间辨识方法,适用于控制器信息未知以及参考输入已知的闭环系统参数辨识.通过将输入-输出数据块正交投影到辅助变量的行空间,直接得到扩展观测矩阵垂空间的估计.由此可从闭环系统中提取出对象模型信息,同时由SVD分解得到扩展观测矩阵与下三角Toeplitz矩阵的估计.给出了系统参数矩阵、噪声矩阵的计算方法.将所提出的子空间辨识方法应用于闭环动态的系统参数估计,其结果表明了该方法的有效性.     

实现闭环系统参数─致估计的直接辨识方法

为了实现闭环系统参数的一致估计，提出了一种一致辨识闭环系统模型参数的偏差补偿最小二乘法。这种方法不需要事先假设系统模型阶次和通道时延满足一定的不等式，允许前向通道和反馈通道之一中的噪声为有色噪声，并且在其辨识过程中不需要对有色噪声建模。     

实现闭环系统参数一致估计的直接辨识方法

为了实现闭环系统参数的一致估计，提出了一种一致辨识闭环系统模型参数的偏差补偿最小二乘法，这种方法不需要事先假设系统模型阶次和通道时延满足一定的不等式，允许前向通道的反馈通道一中的噪声为有色噪声，并且在其辨识过程中不需要对有色噪声建模。     

非线性系统的输入多采样率模糊优化控制

基于多采样率数字控制理论,讨论了非线性连续被控对象和输入多采样率模糊控制器的设计问题.提出用线性矩阵不等式凸优化技术构建非线性系统的输入多采样率T-S模糊模型,并相应地研究了基于优化区域极点配置的PDC状态反馈控制.通过解代数Riccati方程得到控制器的参数,给出了优化数字控制器的设计算法和闭环系统的稳定性条件.计算机仿真表明了所提出方法的有效性.     

应用最小二乘法辨识闭环系统

研究了有色噪声扰动下闭环系统参数的无偏估计问题.基于偏差补偿最小二乘辨识方法, 提出了一种用于闭环辨识的偏差补偿最小二乘法.这种方法不需要对噪声建模,即可获得闭 环系统前向通道和反馈通道传递函数中参数的渐近无偏估计.     

基于近似偏最小一乘的闭环系统辨识新方法

本文基于近似最小一乘准则和主成分分析,针对反馈通道模型阶次低于前向通道模型阶次且反馈通道不存在噪声的闭环系统,进行了近似偏最小一乘递推辨识算法的推导.为解决最小一乘准则函数不可微的问题,本文算法用确定性可导函数近似代替残差绝对值.近似偏最小一乘辨识算法可以克服基于最小二乘准则的辨识算法在受到满足(SαS)分布的尖峰噪声干扰时残差平方项过大的缺点,具有目标函数可导,计算简单的优点.同时,通过主成分分析去除数据向量各元素之间的线性相关,可以得出模型参数的唯一解.仿真实验表明,本文算法可以对反馈通道模型阶次低于前向通道模型阶次的闭环系统进行直接辨识,抑制了尖峰噪声对辨识结果的影响,具有优良的稳健性,可以更好地应用于闭环系统辨识.     

自适应鲁棒最优PI控制器

提出一种具有鲁棒性能的自适应最优PI控制器, 它首先基于控制回路在正常运行操作中产生的过程输入和输出信号, 通过信号分解和频域分析在线辨识出过程对象在重要频率点的频率特性, 然后计算出可同时满足鲁棒性能指标λ和最小负载扰动特性的最优PI控制器参数, 同时控制性能可以很方便地根据实际需要通过改变鲁棒性能指标λ来调节. PI控制器的自适应过程不需要过程对象和控制器的任何先验知识, 也不需要中断控制回路的正常运行, 仿真实验表明了自适应控制器的有效性和可行性.     

具有非匹配扰动的非线性变参数系统模型参考跟踪控制

本文研究了一类含有非匹配扰动的非线性变参数系统的跟踪控制问题.首先,设计非线性扰动观测器用于估计系统所受到的未知扰动.其次,在前馈–反馈跟踪控制器中引入扰动补偿控制项,提出一种基于扰动观测器的跟踪控制策略.利用依赖于状态和时变参数的线性矩阵不等式,导出保证闭环系统输入–状态稳定的充分条件,进而运用平方和凸优化技术解析地构造出扰动观测器和跟踪控制器.通过理论证明,所设计的控制策略能够实现非线性变参数系统输出对参考模型输出的跟踪,消除输出通道中非匹配扰动的影响.最后,由数值仿真例子验证了所提方法的有效性.     

非最小相位不稳定对象的鲁棒最优模型匹配

研究了单输入单输出(SISO)线性时不变系统的鲁棒最优模型匹配问题.采用二自 由度的控制器,对于被控对象具有乘性摄动时,充分考虑控制器的自由参数,将问题转化成有 约束的H∞控制问题,使闭环系统既是H∞范数意义下的最优模型匹配,又具有更大的鲁棒稳 定性.最后,通过解两个H∞范数的最优内插问题,给出了一种新的设汁方法来确定控制器的 参数.该方法简单、直接,对非最小相位系统和不稳定系统均适用.     

具有不稳定初始状态的连续时间系统辨识

针对传统辨识方法不适用于具有不稳定初始状态的连续时间系统的问题,提出一种全新的状态估计辨识法.首先,用状态空间模型中状态变量的初始值表征系统初始状态,并将状态变量的初始值看作待辨识参数的一部分.然后,用粒子群优化算法获得所有参数的最优估计.该方法在测试开始前不需要任何过程数据,对测试信号无任何要求,可直接用于闭环辨识.仿真实验证明该算法是有效的.     

闭环系统的输出过采样辨识方法及其估计精度分析

传统闭环系统辨识方法的可辨识性受到参考设定信号和控制器结构的限制．提出了一种通过对输出过采样实现线性离散时间闭环系统辨识的方法，输出过采样提供了更多的系统结构信息，在传统辨识方法的可辨识条件不满足的情况下，仍能正确辨识系统参数，针对有色噪声干扰，分析其在不同过采样率下的估计精度，得出最优估计的过采样率计算方法．辨识方法实现简单、运算量小、估计精度高．仿真试验验证了其有效性．     

控制系统的辨识建模及微粒群优化设计

针对控制系统的传递函数建模与控制器的参数优化问题,提出了基于Prony和微粒群优化（PSO）算法的设计方案。首先在被控对象的输入端施加一个脉冲信号,然后对其输出信号进行Prony分析,得出该被控对象的传递函数,最后采用改进PSO算法进行控制器的参数优化设计。基于辨识的Prony算法可快速准确得出被控对象的传递函数;基于T-S模型模糊自适应的改进PSO算法（T-SPSO算法）依据种群当前最优性能指标和惯性权重自适应惯性权重取值,较好解决了PSO算法的早熟问题,可以更好地优化控制器参数。该方案实现了控制系统的精确建模与优化设计,仿真结果验证了所提方案的有效性。     

含有界扰动系统的多模型自适应控制

对含有有界扰动和参数不确定性的离散时间被控对象建立多个辨识模型, 覆盖被控对象的参数不确定性. 给定指标切换函数, 构成多模型自适应控制器. 引入“局部化”技术, 在保持计算精度的同时, 提高了计算速度. 同时证明, 多模型自适应控制可以保证闭环系统输入输出稳定, 且保证对给定有界参考输入、被控对象输出可在一给定界范围内跟踪参考输入.     

基于状态观测器的直接约束鲁棒预测控制

针对多包描述线性离散不确定系统,提出一种在系统状态不可测时的直接约束鲁棒预测控制算法.将控制器与观测器综合设计,利用观测状态直接构造性能指标,通过求解无穷时域性能指标的最小最大优化问题,得到系统的最优状态反馈控制律.采用参数依赖Lyapunov函数,在满足输入和状态约束的情况下保证闭环系统稳定.仿真结果验证了算法的有效性.     

广义预测控制的直接算法

采用三个辨识器分别辨识开环系统、闭环系统和控制器的参数,利用开环系统参数计算预测输出和参考轨迹,通过辨识闭环系统参数得到广义输出,用于辨识控制器的参数,并给出一种广义预测控制的直接算法。仿真结果表明该算法是有效可行的。     

基于辅助变量的闭环系统子空间辨识

提出一种基于辅助变量的子空间辨识方法,适用于控制器信息未知以及参考输入已知的闭环系统参数辨识.通过将输入-输出数据块正交投影到辅助变量的行空间,直接得到扩展观测矩阵垂空间的估计.由此可从闭环系统中提取出对象模型信息,同时由SVD分解得到扩展观测矩阵与下三角Toeplitz矩阵的估计.给出了系统参数矩阵,噪声矩阵的计算方法.将所提出的子空间辨识方法应用于闭环动态的系统参数估计,其结果表明了该方法的有效性.

     

自适应的时变比例增益的预测PID控制器

为了利用PID控制获得先进的控制性能,将广义预测控制(GPC)用于PID参数的实时优化,在此基础上提出了一种新的基于GPC的自适应PID控制器的设计方法.该PID控制器具有时变的比例增益,并且PID控制器的设计利用了GPC的未来参考输入.因此,GPC控制律能由设计的PID控制器精确实现.为使GPC控制器稳定地获得比例增益,采用了基于互质因子分解扩展的强稳定GPC,独立于利用标准GPC设计的闭环系统而重新设计GPC控制器,保证了闭环系统的稳定性.此外,利用递推最小二乘法对系统进行在线辨识,修正模型参数,增强了系统的抗扰性.以一阶时滞非最小相位系统为被控对象,在Matlab中对该设计方法进行了仿真,仿真结果验证了该方法的有效性.     

无模型SISO时滞系统的PID参数稳定域研究

针对无精确模型的单输入单输出(SISO)时滞系统, 利用频率响应数据, 给出确定PID参数稳定域的解析方法. 首先通过继电反馈频域辨识法得到系统的频率响应数据, 然后基于该数据确定控制参数的奇异边界线和非奇异边界线, 并判断边界线的哪一侧具有更少的不稳定极点, 从而给出能使闭环系统稳定的控制参数区域. 该方法避免了模型辨识的复杂计算过程, 为无模型SISO时滞系统的PID控制器设计和调节提供了一条简单有效的途径. 仿真结果验证了方法的有效性.     

基于LMI 的不确定随机系统输出反馈保性能控制

针对一类不确定连续随机系统,研究了具有输出反馈控制器的保性能控制．首先,对于范数有界 的不确定随机系统,得到了具有输出反馈控制器的闭环系统的二次型性能指标的上界一般形式．其次,应用 线性矩阵不等式技术,研究了其闭环系统的二次稳定和二次保性能稳定;并且依据线性矩阵不等式优化方法, 得到了使闭环系统渐近稳定的最优输出反馈保性能控制器．最后,给出仿真算例,验证本文方法的可行性和 有效性．