导读:本文包含了闭环多变量辨识论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:多变量系统,频率响应,频域辨识,最小二乘算法
闭环多变量辨识论文文献综述
徐宝昌,王雅欣,宋晓俊,潘旭[1]（2019）在《一类多变量系统的闭环频域辨识算法》一文中研究指出确立被控对象的数学模型是控制理论能否成功应用于实际问题的关键。对于实际工业过程中常见含大滞后,非最小相位,高阶等环节的复杂多变量过程,传统的辨识方法很难达到理想的效果,并且考虑到安全和经济两方面的影响,信号测试往往不允许在开环条件下进行。本文提出一种闭环频域辨识方法,在测取数据时采用依次改变设定值的阶跃响应测试方法免去多变量模型各变量间互相耦合导致的相关性计算,通过对测量信号进行差值处理和线性近似,得到多变量系统所有回路的临界频率最大值及重要频率段的频率响应;再以二阶加纯滞后模型(SOPDT)为基础,利用最小二乘一次完成算法计算待辨识参数,并以系统频率响应的幅值和相角为参考对各参数做进一步修正。仿真实验表明该辨识方法对于含有复杂过程对象模型的多变量系统具有较高的精度和较强的鲁棒性。(本文来源于《第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）摘要集》期刊2019-07-31）
张迁,王亚刚,王凯[2]（2018）在《基于偏置继电反馈的多变量对象闭环辨识方法》一文中研究指出由于工业中多变量控制对象的复杂性、耦合性等特点,使得在针对这类对象的辨识过程中往往存在较大难度。提出一种基于偏置继电反馈的多变量闭环辨识方法,主要通过偏置继电反馈实验获取多变量闭环对象从振荡到稳定的输入输出信号,根据获取信号在主要频率段的频率特性辨识对象模型,有效克服了传统继电反馈法测试时间长,辨识模型精度不高的缺点。(本文来源于《软件导刊》期刊2018年06期）
胡云波,张伟[3]（2018）在《多变量过程闭环辨识在稳压器中的应用》一文中研究指出稳压器是核电站中非常重要的装置之一,准确的稳压器模型对核电站的控制、仿真以及故障保护等具有重要的意义。在稳压器的解耦控制中,易出现模型辨识精准率低的问题,为此提出一种闭环辨识方法。先对正常运行的多变量过程产生的信号加以频谱分析,得到辨识对象的频率特性矩阵;接着利用递推最小二乘法拟合稳压器系统的模型结构;最后得到稳压器的传递函数矩阵。通过算例仿真验证显示,文中提到的辨识方法能够很好的应用于多变量过程系统,且具有较高的精确率及有效性。(本文来源于《电力科学与工程》期刊2018年05期）
包喜春[4]（2017）在《闭环条件下的多变量系统辨识方法研究》一文中研究指出伴随工程实践的需要,针对工业过程中的复杂多变量系统,研究基于实际运行数据的闭环辨识理论并将其应用于实际生产过程中有着十分重要的意义。近年来,子空间辨识方法已成为系统辨识领域中的一个重要分支,它直接由系统输入输出数据辨识系统状态空间模型的参数,为多入多出系统建模提供一种有效方法。本文介绍了子空间辨识方法的基础知识和经典算法,为解决经典子空间算法在闭环条件下辨识不准确的问题,针对变量含误差模型,提出一种基于主元分析的子空间辨识方法,引入AIC准则确定系统阶次,通过引用辅助变量避免了经典子空间算法中的投影过程,并在对数据执行主元分析时做出改进,简化了计算步骤。最后结合单元机组协调控制系统的动态特性,将其简化为一个双入双出的待辨识模型,并采用不同工况下的闭环运行数据对该模型进行辨识,得到不同工况下的状态空间系统矩阵,继而用电厂扰动实验数据对辨识出的模型进行验证,并与MOESP方法辨识出的开环结果进行对比。结果表明基于主元分析的子空间辨识方法能够较准确地辨识出多变量闭环系统模型,对于实际工程中辨识算法的选用具有一定的参考价值。(本文来源于《华北电力大学(北京)》期刊2017-03-01）
段建国[5]（2016）在《基于数据驱动的复杂多变量闭环辨识技术研究》一文中研究指出现代火电厂的大型单元机组具有大时滞、时变、非线性、强耦合、机炉动态特性差异大的特点,是一个典型的多输入多输出过程对象。单元机组协调控制系统是发电厂最重要也是最复杂的控制系统。随着大规模风电并入电网,对机组的调峰性能提出了更高要求,传统的PID控制已难以满足协调控制高质量的控制要求。相比传统的控制方法,先进控制理论能达到更理想的控制效果。然而,这些先进控制理论通常需要高精确的模型。由于工业过程的非线性和时变不确定性,使用传统的辨识方法,如最小二乘法辨识,很难准确辨识过程模型参数。近年来,子空间辨识算法由于能够直接从输入输出数据辨识出系统的状态空间模型,并且具有很好的数值稳定性和较低的计算复杂度,被广泛用于多变量系统的辨识。本文介绍了子空间辨识方法的基本原理和经典算法,重点分析了基于正交投影的闭环子空间算法以及基于子空间和预测误差法的两阶段闭环辨识算法。通过两个闭环仿真实例对比,表明利用闭环条件下的输入输出数据基于正交投影的闭环子空间算法能够准确辨识出被控对象的状态参数。为进一步验证算法在实际系统中的有效性,将其应用到热工多变量系统的闭环辨识中。文中以某电厂330MW亚临界单元机组协调控制系统为例,选择主要输入输出量,通过对现场数据的分析和预处理,建立了90%、80%以及65%工况下的单元机组的动态模型。最后将模型的阶跃响应与电厂的扰动试验实测数据进行对比。结果表明,辨识模型能够基本反映单元机组的实际动态特性。(本文来源于《华北电力大学(北京)》期刊2016-03-01）
王谦[6]（2014）在《基于粒子群算法的多变量闭环系统辨识》一文中研究指出近些年来,闭环系统辨识一直是自动控制领域的研究热点之一。对于闭环系统的辨识,其有效特征信息要比开环系统辨识少很多,并且由于反馈的存在,使得系统的输出噪声和输入总是相关的,那么用传统的辨识方法对含有反馈通道的对象模型进行辨识,很难得到精确的结果。基于以上原因,本文提出了一种对输入信号不敏感,可以用任意信号作为输入信号的新的辨识方法CPSO,用此方法来辨识多变量闭环系统,可以得到良好的辨识效果。本文首先介绍了课题研究的背景和目的,经典的最小二乘辨识法、辅助变量法以及递推广义增广最小二乘法,比较了这几种方法的适用噪声模型并分别对其进行仿真；然后针对闭环时滞系统模型的结构特点,提出用粒子群优化算法对其进行辨识,通过仿真实例证明该方法的可行性；基本的粒子群算法虽然可以用来辨识闭环时滞系统,但是由于基本的粒子群算法容易陷入局部最优,导致辨识结果不够准确,所以在此基础上本文提出了基于CPSO算法的闭环系统的辨识方法。该方法主要是通过混沌系统所特有的遍历性特点来实现的,可以防止搜索过程中的演化算法陷入局部极小的优化机制。用该方法分别对单变量系统和多变量系统进行了仿真研究,对于单变量系统的辨识采用基于CPSO频域响应的辨识方法；对于多变量系统的辨识,首先把多变量系统经过多次加入阶跃响应测试来转化成多个单变量系统,然后再用CPSO算法对多变量系统的每个子系统进行辨识,最终得到待辨识的多变量系统的模型参数。(本文来源于《华东理工大学》期刊2014-12-28）
王亚刚,王贤平,张曦,李晓枫[7]（2013）在《火电机组控制系统多变量闭环辨识方法研究》一文中研究指出本文针对火电单元机组协调控制系统,提出一种多变量过程对象闭环辨识方法。通过对协调控制系统正常运行的数据进行信号分解和频谱分析,在线辨识出重要频率范围内的频率响应特性,然后采用最小二乘法在幅值和相位两方面的拟合获得单元机组在当前负荷点上的动态模型,为协调控制器的参数自适应、克服机组非线性特性奠定了基础。仿真实验表明该辨识方法对火电单元机组过程对象是有效的,且在噪声环境下辨识结果具有较高的精度。(本文来源于《第叁十二届中国控制会议论文集（B卷）》期刊2013-07-26）
汪传俊[8]（2012）在《基于闭环阶跃测试的多变量系统辨识》一文中研究指出从20世纪80年代闭环辨识的概念提出以来,闭环测试条件下的多变量系统辨识一直是过程控制领域的热点问题,它对多变量控制系统设计以及控制器的参数调整等方面都有着重要意义。在该研究领域，已经有了一些理论性的成果。然而，这些方法要么测试条件复杂，不利于工业实现，要么计算复杂，不利于在线运行。闭环条件下的阶跃测试具有容易实现的特点，本文围绕分散控制结构下的多变量辨识问题展开研究，提出了一种基于阶跃测试的多变量辨识时域方法，以及一种频域模型参数化的方法。为了进一步验证本文方法的有效性，本文研究了多变量辨识方法在实际工业过程中的应用。本论文研究的主要内容如下：研究了分散控制多变量系统辨识问题，提出了一种基于闭环阶跃测试的分散多变量系统时域辨识方法。该方法的特点是通过信号组合，将多变量辨识问题转化为多个等价的单变量辨识问题。转化过程中使用多重卷积，本文提出了一种基于信号一阶近似的离散卷积计算方法。针对等价的单变量辨识问题，本文提出了一种基于一阶滞后模型参数辨识方法。该方法使用对传递函数求导，将问题最终转化为最小二乘求解问题，算法计算简单，同时有效避免将滞后环节近似化带来的误差。从频域角度研究了分散控制多系统的辨识问题，针对非参数的频率响应模型参数化的问题，给出了一种基于时域内的输出响应重构的参数化方法。实际工业过程往往存在非线性因素以及受到各种干扰的影响，这些使得我们的辨识方法在实际应用中往往存在各种问题。本文利用过程实验平台进行了热交换过程的分散控制系统的设计，并且通过实际应用对我们的算法进行了验证。(本文来源于《上海交通大学》期刊2012-05-01）
王亚刚,许晓鸣[9]（2010）在《复杂多变量过程模型的闭环频域辨识》一文中研究指出针对模型预测控制中模型辨识存在的问题,提出一种多变量过程闭环辨识方法.首先通过对多变量闭环系统正常运行产生的输入输出信号进行信号分解和频谱分析,得出多变量过程对象在重要频率段上的频率响应特性矩阵;然后采用最小二乘法,在幅值和相位两方面拟合一个二阶加纯滞后模型结构;最终获得一个多变量传递函数模型矩阵.仿真实验表明,该闭环辨识方法适用于广泛的多变量过程对象,具有很好的鲁棒性和精确性.(本文来源于《控制与决策》期刊2010年06期）
靳其兵,蒋文春,龙萍[10]（2009）在《多变量时滞系统的闭环渐进辨识研究与应用》一文中研究指出多变量时滞系统由于滞后以及相互之间的耦合而难以得到理想的辨识效果,因此基于渐进理论,提出一种多变量的闭环辨识方法。采用阶跃作为测试信号,利用两阶段闭环辨识算法进行辨识。首先采用递推ARX算法实现高阶ARX模型对真实模型的逼近,消除耦合,然后利用二阶泰勒近似实现对滞后的辨识,最后采用渐进准则(ASYC)对模型进行降阶,利用输出误差(OE)准则对降阶后的模型进行参数估计。该方法在实际项目的应用中得到了较好的效果,应用前景广阔。(本文来源于《化工自动化及仪表》期刊2009年05期）
闭环多变量辨识论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
由于工业中多变量控制对象的复杂性、耦合性等特点,使得在针对这类对象的辨识过程中往往存在较大难度。提出一种基于偏置继电反馈的多变量闭环辨识方法,主要通过偏置继电反馈实验获取多变量闭环对象从振荡到稳定的输入输出信号,根据获取信号在主要频率段的频率特性辨识对象模型,有效克服了传统继电反馈法测试时间长,辨识模型精度不高的缺点。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
闭环多变量辨识论文参考文献
[1].徐宝昌,王雅欣,宋晓俊,潘旭.一类多变量系统的闭环频域辨识算法[C].第30届中国过程控制会议（CPCC2019）摘要集.2019
[2].张迁,王亚刚,王凯.基于偏置继电反馈的多变量对象闭环辨识方法[J].软件导刊.2018
[3].胡云波,张伟.多变量过程闭环辨识在稳压器中的应用[J].电力科学与工程.2018
[4].包喜春.闭环条件下的多变量系统辨识方法研究[D].华北电力大学(北京).2017
[5].段建国.基于数据驱动的复杂多变量闭环辨识技术研究[D].华北电力大学(北京).2016
[6].王谦.基于粒子群算法的多变量闭环系统辨识[D].华东理工大学.2014
[7].王亚刚,王贤平,张曦,李晓枫.火电机组控制系统多变量闭环辨识方法研究[C].第叁十二届中国控制会议论文集（B卷）.2013
[8].汪传俊.基于闭环阶跃测试的多变量系统辨识[D].上海交通大学.2012
[9].王亚刚,许晓鸣.复杂多变量过程模型的闭环频域辨识[J].控制与决策.2010
[10].靳其兵,蒋文春,龙萍.多变量时滞系统的闭环渐进辨识研究与应用[J].化工自动化及仪表.2009