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1.1系统辨识的地位和目的(mùdì)控制理论:经典控制理论、智能控制理论、现代控制理论经典控制—应用时域法、根轨迹法、频域法,设计被控对象的控制器。智能控制—神经网络、专家系统及人工智能。现代控制—线性系统理论、最优控制理论和最优估计理论等。线性系统理论是基础,解决系统的模型描述(miáoshù)和基础知识,即线性系统一般可描述(miáoshù)为:上述问题解决的先决条件:模型中的A、B、C、D已知。亦即系统的结构和参数已知,也就是要知道系统的传递函数、或是脉冲传递函数、或是差分方程、或是系统的频率特性。那么(nàme),如何获取系统的结构和参数?系统辨识目的:如何获取系统的模型及其参数?1.2系统的模型描述1.模型定义系统的本质的部分信息简缩成的一种有用的描述形式。2.模型特点(1)同一系统有多个模型描述;(2)同一模型可以反映(fǎnyìng)不同的实际系统;(3)模型的精确度与复杂度。3.模型表示形式直觉模型,物理模型,图表模型,数学模型。其中,图表模型为非参数模型,数学模型为参数模型。4.数学模型(móxíng)分类时域:微分方程、差分方程、状态方程复域:传递函数、脉冲传递函数频域:频率特性、描述函数5.系统辨识中模型(móxíng)系统辨识获取系统的非参数模型(móxíng)和参数模型(móxíng)。非参数模型(móxíng):频率特性曲线、脉冲响应曲线参数模型(móxíng):差分方程、传递函数、脉冲传递函数6.模型(móxíng)间相互变换参数模型(móxíng)间可以相互变换;非参数模型(móxíng)可以变换为参数模型(móxíng)。1.3数学模型的建立方法和原则1.模型建立方法理论分析方法:本科阶段已学实验测试法:利用系统输入/输出数据,建立系统的数学模型。系统辨识采用该方法。2.建模原则(1)模型的使用目的明确(míngquè);(2)物理概念清楚;(3)辨识具有无偏性和一致性;(4)符合节省原理。需辨识参数数目要少。1.4系统辨识流程与分类1.系统辨识定义定义:在系统输入和输出数据基础上,从一组给定的模型类中,确定一个与所测系统等价的模型。系统辨识三要素:数据、模型类与准则。数据:记录的输入/输出数据,往往含有噪声;模型类:选定模型;准则:亦即代价函数,通常(tōngcháng)为误差准则。2.系统辨识一般流程系统辨识分为模型结构辨识和模型参数辨识。其一般流程为:(1)明确所辨识系统模型的使用目的;(2)预选待辨识系统的数学模型种类;(3)进行辨识的实验设计,记录I/O数据;(4)数据预处理,野点剔除;(5)模型结构辨识,辨识系统阶次n;(6)选择(xuǎnzé)参数估计方法,辨识系统其它参数;(7)模型验证。本课程重点:参数估计方法3.系统辨识(biànshí)分类(1)线性系统辨识(biànshí)和非线性系统辨识(biànshí);(2)集中参数辨识(biànshí)和分布参数辨识(biànshí);(3)系统结构参数辨识(biànshí)和系统参数辨识(biànshí);(4)经典辨识(biànshí)和近代辨识(biànshí);(5)开环系统辨识(biànshí)和闭环系统辨识(biànshí);(6)离线辨识(biànshí)和在线辨识(biànshí)。离线辨识:(1)过程:系统模型及阶次n选定后,记录下系统全部的I/O数据,然后再用参数估计方法,辨识系统的模型参数。(2)特点:需存储数据量大,计算量大,辨识精度较高。事后数据处理方法,不能用于实时控制系统。在线辨识:(1)过程:系统模型及阶次n选定后,先获取一小部分数据,估计系统模型参数,再获取新的I/O数据,采用递推修正算法获得新的参数估计值,重复上述(shàngshù)过程,直至系统运行停止。(2)特点:数据量小,计算量小,辨识精度稍低。是一种在线数据处理方法,用于实时控制系统。1.5系统辨识误差准则(zhǔnzé)误差准则(zhǔnzé)通常被表示为误差的泛函。1.6、模型(móxíng)简介(P13)///EquationErrorModelStructure(ARX模型(móxíng)结构)图.TheARXmodelstructure.2.ARMAXModelStructure(ARMAX模型(móxíng)结构)3.ARARXModelStructure(ARARX模型(móxíng)结构)4.ARARMAXModelStructure(ARARMAX模型(móxíng)结构)6.Box–JenkinsModelStructure7.AGeneralFamilyofModelSt