闭环条件下的多变量系统辨识方法研究

摘要

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。

目录

声明

摘要

1．1 研究背景及意义

1．2 多变量系统辨识研究现状

1．2．1 多变量系统辨识概述

1．2．2 多变量系统辨识的研究现状

1．2．3 多变量系统辨识的发展方向

1．3 子空间辨识方法

1．3．1 子空间辨识的基本思想

1．3．2 子空间方法研究现状

1．4 研究内容

2．1 引言

2．2 预备知识

2．2．1 正交投影与斜向投影

2．2．2 统计工具

2．3 状态空间方程辨识模型的描述

2．3．1 过程形式

2．3．2 新息形式

2．4 子空间辨识方法数据矩阵构造

2．5 子空间辨识方法

2．5．1 N4SID

2．5．2 MOESP

2．5．3 CVA

2．5．4 统一框架

2．6 本章小结

第三章 基于辅助变量的子空间主元分析辨识方法

3．1 主元分析方法

3．2 EIV模型问题陈述与假设

3．3 重要矩阵的推导与定义

3．4 基于辅助变量的闭环子空间主元分析辨识方法

3．4．1 Γf与Hf

3．4．2 系统矩阵

3．4．3 系统阶次确定

3．5 仿真实例

3．6 本章小结

第四章 多变量热工系统模型辨识与仿真

4．1 单元机组协调控制系统模型概述

4．2 数据选择与预处理

4．3 中负荷工况下模型辨识与仿真

4．3．1 中负荷模型的闭环辨识

4．3．2 中负荷模型仿真研究

4．4 高负荷工况下模型辨识与仿真

4．4．1 高负荷模型的闭环辨识

4．4．2 高负荷模型仿真研究

4．5 本章小结

第五章 结论与展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果

致谢