控制系统的一种直接盲辨识方法

提出一种在时域中直接盲辨识系统传递函数的方法。首先利用过采样方法，将SISO系统转换为具有相同零极点的SIMO系统进行处理；然后通过对新的SIMO模型先估计分子参数、后估计分母参数的方法，即可获得原SISO模型的参数估计。该方法也可用于辨识非最小相位系统。     

子空间盲辨识的改进算法

针对单输入多输出(SIMO)系统模型参数的盲辨识问题进行了研究,基于二阶统计量,提出一类改进的子空间辨识算法.依据协方差阵的秩对该矩阵进行分块,在此基础上考虑了实际系统中存在的噪声误差,利用总体最小二乘(TLS)得到一个与噪声子空间相关的量,最后对该量进行标准正交化,得到了噪声子空间.与传统子空间方法相比,改进算法不需要对协方差矩阵进行特征值分解,可以减弱噪声及不确定因素的影响,减少了运算量,仿真实验结果表明了该算法的有效性.     

具有随机延时的网络控制系统的均方可镇定性分析

针对网络系统的可镇定性问题,研究整数步随机延时离散时间线性系统的均方可镇定性.利用Youla参数化与内外分解方法,结合均方小增益定理得到系统输出反馈均方可镇定的充分必要条件.该条件明确给出系统可镇定性与被控对象特性(不稳定极点、非最小相位零点、相对阶)和信道特性(频域信噪比函数)的关系,其中频域信噪比函数在被控对象不稳定极点的取值对可镇定影响甚大.利用仿真算例量化被控对象的非最小相位零点及相对阶对可镇定性的影响,验证可镇定性条件的正确性.     

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.     

C-R模糊模型在连续搅拌反应釜中的应用

针对化工生产过程中强非线性对象的动态建模问题,本文提出了具有代表性的连续搅拌反应釜的非机理模糊建模方法。从系统的输入输出数据出发,根据辨识精度将系统空间划分为个子空间,然后由隶属函数将子空间模型联接成全局模型来表征系统的整体非线性特性。仿真结果表明,该模型输出能够很好地跟踪系统的参考输出,效果明显。     

基于子空间方法的精馏塔系统辨识建模研究

子空间辨识方法作为一种有效的针对多输入-多输出系统(MIMO)的辨识建模方法近年来受到广泛的重视.目前主要采用的子空间辨识算法只能适用于白噪声环境,而实际的工业现场数据很多是受到较大有色噪声干扰的.针对问题采用了一种新的子空间辨识算法,利用马尔可夫参数用于处理随机性部分,同时引入辅助变量用以去除噪声的干扰,能够适用于存在较大有色噪声干扰情况下的辨识建模,并可得到对象的无偏模型,建模的精度优于通常所采用的子空间辨识算法.通过对精馏塔仿真模型的辨识结果证明了该方法的可行性和有效性,以及在实际工业过程对象建模中良好的应用前景.     

基于KRLS的非均匀采样非线性系统辨识

利用提升技术可将非均匀采样非线性系统离散化为一个多输入单输出传递函数模型,从而将系统输出表示为非均匀刷新非线性输入和输出回归项的线性参数模型,进一步基于非线性输入的估计或过参数化方法进行辨识.然而,当非线性环节结构未知或不能被可测非均匀输入参数化表示时,上述辨识方法将不再适用.为了解决这个问题,利用核方法将原始非线性数据投影到高维特征空间中使其线性可分,再对投影后的数据应用递推最小二乘算法进行辨识,提出基于核递推最小二乘的非均匀采样非线性系统辨识方法.此外,针对系统含有有色噪声干扰的情况,参考递推增广最小二乘算法的思想,利用估计残差代替不可测噪声,提出核递推增广最小二乘算法.最后,通过仿真例子验证所提算法的有效性.     

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.

     

非均匀周期采样系统的递阶最小二乘辨识方法

针对非均匀周期采样系统,通过状态空间模型离散化方法得到其输入输出表达形式.鉴于参数化后得到的辨识模型同时包含1个参数向量和1个参数矩阵,利用递阶辨识原理,将辨识模型分解为分别含有参数向量和参数矩阵的2个虚拟子系统;考虑到系统的因果约束问题,将包含参数矩阵的子系统分解为子子系统进行辨识,从而提出这类非均匀采样系统的递阶最小二乘辨识方法.仿真例子表明该算法是有效的.     

相位的可辨识性及极大似然反褶积

本文所述系统有两个特点:输入为不可量测的随机信号;系统可以具有不稳定的零点或 者说系统可以是非最小相位的.文中研究了将一类输入信号与具有正确相位的脉冲响应从输 出信号中分开的条件,并对以状态空间模型为基础的极大似然反褶积方法进行了改进.利用 合成数据进行了仿真研究,仿真结果验证了非最小相位系统的可辨识性.     

非最小相位系统跟踪控制综述

非最小相位系统是指包含不稳定零动态的系统.经典的跟踪控制理论,特别是非线性系统跟踪控制理论,是以最小相位系统为基础建立的,不能直接用于非最小相位系统.研究非最小相位系统跟踪控制理论,是对经典控制理论的扩展和补充,具有重要的意义.本文对目前非最小相位系统跟踪控制领域取得的成果进行综述.首先梳理各种非最小相位系统跟踪控制方法的基本思想,并按照近似跟踪和精确跟踪进行归类,建立非最小相位系统跟踪控制的基本框架.然后围绕该框架对各种方法进行详细介绍.接着讨论非最小相位系统的跟踪性能限制.最后总结现有研究存在的一些问题及对今后的发展方向进行展望.本文的目的在于使控制工作者对非最小相位系统的跟踪控制有一个较为清晰的认识.     

Iterative learning control for linear discrete time nonminimum phase systems

This paper investigates iterative learning control for linear discrete time nonminimum phase systems. First, iterative learning control with advanced output data is considered for maximum phase systems. Next, the results are extended to nonminimum phase systems. The stability of the inverse mapping from the desired output to the input is proven based on the results for maximum phase systems. The input should be updated with the output which is more advanced than the input by the sum of the relative degree of the system and the number of nonminimum phase zeros. An example is given to indicate the importance of proper advances of output in the input update law.     

Undershoot and settling time tradeoffs for nonminimum phase systems

It has been known for some time that real nonminimum phase zeros imply undershoot in the step response of linear systems. Bounds on such undershoot depend on the settling time demanded and the zero locations. In this note, we review such constraints for linear time invariant systems and provide new stronger bounds that consider simultaneously the effect of two real nonminimum phase zeros. Using the concept of zero dynamics, we extend these results to a class of nonlinear systems.     

Global asymptotic tracking for nonminimum‐phase nonlinear systems in output feedback form

The problem of global asymptotic tracking by output feedback is studied for a class of nonminimum‐phase nonlinear systems in output feedback form. It is proved that the problem is solvable by an n‐dimensional output feedback controller under the two conditions: (a) the nonminimum‐phase nonlinear system can be rendered minimum‐phase by a virtual output; and (b) the internal dynamics of the nonlinear system driven by a desired signal and its derivatives has a bounded solution trajectory. With the help of a new coordinate transformation, a constructive method is presented for the design of a dynamic output tracking controller. An example is given to validate the proposed output feedback tracking control scheme.     

非最小相位FIR系统的自适应辨识

提出了一种基于线性代数方程组约束和梯度法的非最小相位FIR系统的自适应辨 识算法.选用的线性方程组具有列满秩的系数矩阵,保证了系统参数的唯一可识别性.由于只 采用高阶累量,故能够抑制任何高斯有色噪声的影响.重点讨论了梯度法中步长的选择,提出 了收敛速度最快的变步长.仿真实验的结果证实了算法的有效性.     

单通道自校正去卷平滑器

对于单通道线性随机系统的ＡＲＭＡ输入信号，本文用现代时间序列分析方法，基于白噪声估值器提出了一种新的自校正去卷平滑器，可处理非平稳ＡＲＭＡ输入信号、不稳定和／或非最小相位系统，并给出了仿真结果．     

多变量间接自适应解耦控制算法

本文提出了一种新的间接自适应控制方案.它具有如下优点:1)可以自适应解耦具有任 意传输延时结构的一般随机多变量系统;2)减少辨识参数;3)可以控制开环不稳定或非最小 相位系统.文中还证明了该方案具有全局收敛特性,参数估计具有强相容性.     

An Iterative Identification Method for Linear Continuous-Time Systems

This paper presents a novel approach for the identification of continuous-time systems directly from sampled I/O data based on trial iterations. The method achieves identification through iterative learning control (ILC) concepts in the presence of heavy measurement noise. The robustness against measurement noise is achieved through 1) projection of continuous-time I/O signals onto a finite dimensional parameter space and 2) Kalman filter type noise reduction. In addition, an alternative simpler method is given with some robustness analysis. The effectiveness of the method is demonstrated through numerical examples for a nonminimum phase plant.      

Stabilization of nonlinear systems via designed center manifold

This paper addresses the problem of local state feedback stabilization of a class of nonlinear systems with nonminimum phase zero dynamics. A new technique, namely, the Lyapunov function with homogeneous derivative along solution curves was developed to test the approximate stability of the dynamics on the center manifold. A set of convenient sufficient conditions are provided to test the negativity of the homogeneous derivatives. Using these conditions and assuming the zero dynamics has stable and center linear parts, a method is proposed to design controls such that the dynamics on the designed center manifold of the closed-loop system is approximately stable. It is proved that using this method, the first variables in each of the integral chains of the linearized part of the system do not affect the approximation order of the dynamics on the center manifold. Based on this fact, the concept of injection degree is proposed. According to different kinds of injection degrees certain sufficient conditions are obtained for the stabilizability of the nonminimum phase zero dynamics. Corresponding formulas are presented for the design of controls     

Stability analysis of adaptively controlled systems subject to bounded disturbances

An approach for studying stability of adaptively controlled systems subject to bounded disturbances with unknown statistics is given. A shorter proof of some results established for minimum phase systems is also given; new results are established for nonminimum phase systems. In each case, the uniform boundedness of all signals is proven under a condition that is discussed. Examples of adaptive schemes that can be treated with this approach are given.