[發明專利]工業時滯響應過程的采樣抗擾辨識建模方法

有效

• 申請號: 201710030982.2
• 申請日: 2017-01-17
• 公開（公告）號: CN107066673B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發明（設計）人: 劉濤;董世建;趙珺;王偉;仲崇權
• 申請（專利權）人: 大連理工大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20
• 代理公司: 大連理工大學專利中心 21200
• 代理人: 梅洪玉

1.一種工業時滯響應過程的采樣抗擾辨識建模方法，其特征在于具體步驟如下：

(1)采集辨識數據

根據待辨識系統的動態特性，預估延遲時間范圍和模型階次，設計激勵信號激勵系統，采集輸入輸出數據；

(2)線性模型參數估計

根據采集的輸入輸出數據，采用如下離散時間域模型結構，對帶有時滯響應和負載擾動的待辨識過程進行數據擬合，

其中，x(k)表示無噪聲輸出響應；ξ(k)表示擾動響應；z表示采樣時間算子，即有z^-1u(k)＝u(k-1)，

首先定義待估計系統模型參數向量和信息向量

其中n₀＝n_a+n_b；

無噪聲輸出響應可表示為

為了消除時變擾動的影響，將擾動響應ξ(k)作為一個時變動態參數進行估計；

定義包含未知擾動響應的增廣參數向量和增廣信息向量，

對象模型表示為如下回歸模型形式：

定義如下預測誤差和用于優化的擬合誤差累計函數,

其中λ∈(0,1]為常數遺忘因子，以提高優化算法對擾動響應的估計性能；

對擬合誤差累計函數求關于θ(k)的一階導數，可得到如下用于估計增廣未知參數的遞推最小二乘法,

對于增廣信息向量中所含有的未知無噪聲輸出響應x(k)，通過構造如下輔助模型進行估計：

(3)整數型時滯參數估計

采用一維搜索方法確定未知整數型時滯，即在每一步遞推計算過程中，通過比較不同時滯參數所對應的誤差累計函數的大小，由最小誤差累計函數值來確定最優時滯參數，即

(4)雙遺忘因子估計方法

針對系統模型參數和時變擾動參數，分別構造以下兩個自適應遺忘因子

其中λ_1min可在[0.95,1]內選取；λ_2min可在[0.8,0.95]內選取，二者取較大值提高遞推算法對噪聲信號的敏感度；但會減慢參數估計的收斂速度，反之亦然；

構造自適應遺忘因子矩陣

定義自適應遺忘矩陣λ(k)和協方差矩陣P^-1(k-1)的點乘為

協方差矩陣P^-1(k)的更新律為

基于最小二乘法和遺忘因子矩陣的遞推迭代辨識算法為

應用上述遞推辨識算法，直至參數估計滿足精度條件其中ε可根據實際測量噪聲水平取為一個微小值0.0001，或者直至采樣數據長度為止，即k＝N；

對辨識獲得的模型采用新的實驗數據進行交叉檢驗，驗證模型的有效性；若辨識的模型對新實驗數據預測結果不夠精確，通過調整模型階次、遺忘因子最小值、時滯范圍或辨識數據長度，重復以上步驟直至達到期望的擬合精度要求。