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动态双线性工业过程稳态模型的强一致估计
引用本文:刘知贵,黄正良.动态双线性工业过程稳态模型的强一致估计[J].控制与决策,2005,20(1):99-102.
作者姓名:刘知贵  黄正良
作者单位:1. 西南交通大学,计算机与通信工程学院,四川,成都,610031;西南科技大学信息与控制工程学院,四川,绵阳,621010
2. 西南交通大学,计算机与通信工程学院,四川,成都,610031;绵阳市政府,四川,绵阳,621000
基金项目:国家自然科学基金项目(69674003).
摘    要:针对双线性动态工业过程,提出一种辨识其稳态模型的方法.该方法利用阶跃信号作为辨识输入信号和过程稳态输出采样值的滑动平均近似稳态输出值,从而构造一种线性矩阵关系,获得其未知系数矩阵的估计.该过程在阶跃输入情况下是一个严格稳定的过程,所以其稳态输出采样值是拟平稳的,从而这种估计是强一致的.数字仿真充分证明了该方法是有效和实用的.

关 键 词:稳态模型  双线性动态工业过程  随机噪声  强一致收敛
文章编号:1001-0920(2005)01-0099-04

Strong convergence estimations of the steady-state models for dynamic bilinear industrial processes
LIU Zhi-gui.Strong convergence estimations of the steady-state models for dynamic bilinear industrial processes[J].Control and Decision,2005,20(1):99-102.
Authors:LIU Zhi-gui
Affiliation:LIU Zhi-gui~
Abstract:To the bilinear industrial processes, a method for building the steady-state models of industrial processes with stochastic noise is presented. The method only uses both the step input values and the moving average values of the sampled steady-state output values. Linear matrix relationships are constructed from which the consistency estimations of the unknown coefficients matrixes are obtained. The processes are strick stability and the realization of the outputs are quasi stationary. So the estimations are strong convergence. Simulation results show that the proposed technique is efficient and practical.
Keywords:steady-state models  bilinear dynamic industrial processes  stochastic noise  strong convergence
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