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摘 要:在現(xiàn)代社會(huì)各項(xiàng)生產(chǎn)活動(dòng)中, 生產(chǎn)過程模型如:精餾過程, 造紙過程等, 大多是多變量系統(tǒng)模型. 目前單變量系統(tǒng)的辨識方法已經(jīng)日趨成熟. 然而由于生產(chǎn)過程的復(fù)雜性和不確定性, 多變量系統(tǒng)辨識方法的研究仍有待于進(jìn)一步豐富. 因此, 研究多變量系統(tǒng)模型的辨識, 具有十分重要的科學(xué)意義和極大的應(yīng)用前景. 從國內(nèi)外學(xué)者近期的研究報(bào)告中可以看出, 對于多變量的系統(tǒng)辨識進(jìn)行更加深入的研究是必然的趨勢, 將對未來的工業(yè)發(fā)展起強(qiáng)有力的推動(dòng)作用. 同時(shí), 應(yīng)該注意到, 對被控對象建立數(shù)學(xué)模型, 是對其進(jìn)行自動(dòng)控制的基礎(chǔ). 可是, 由于生產(chǎn)環(huán)境的復(fù)雜多樣性, 對各種可能出現(xiàn)的應(yīng)用情況分別進(jìn)行機(jī)理分析建立數(shù)學(xué)模型的可行性不強(qiáng). 因此, 考慮通過系統(tǒng)辨識建立模型就顯得水到渠成. 系統(tǒng)辨識內(nèi)容豐富, MATLAB更是進(jìn)行辨識的有力工具. 本文主要內(nèi)容分為四個(gè)部分: 1. 簡要介紹系統(tǒng)辨識的定義、步驟和目的. 2. 對MATLAB系統(tǒng)辨識工具箱中用到的多變量系統(tǒng)模型的結(jié)構(gòu)即ARX、ARMAX、OE、BJ和狀態(tài)空間模型, 進(jìn)行詳細(xì)的描述. 3. 針對多變量系統(tǒng)過程模型, 利用MATLAB系統(tǒng)辨識工具箱(System Identification Toolbox)的圖形用戶界面(Graphical User Interface, GUI), 選擇不同的隨機(jī)系統(tǒng)模型進(jìn)行辨識, 并進(jìn)行分析和比較. 4. 針對多變量系統(tǒng)過程模型, 即傳遞函數(shù)矩陣模型, 基于最小二乘原理和輔助模型技術(shù), 探討了基于輔助模型的最小二乘辨識方法, 并利用MATLAB進(jìn)行數(shù)值仿真與分析. 關(guān)鍵詞：多變量過程模型;系統(tǒng)辨識;MATLAB;最小二乘
目錄 摘要 abstract 第1章 緒 論-3 1.1 課題研究背景和意義-3 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀-3 1.3 系統(tǒng)辨識概述-4 1.4 本文主要內(nèi)容簡介.5 第2章 多變量系統(tǒng)模型-7 2.1 模型介紹-7 2.2 小結(jié)-9 第3章 利用MATLAB系統(tǒng)辨識工具箱辨識多變量系統(tǒng)模型-11 3.1 辨識工具箱功能概述-11 3.2 輸入輸出數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備-12 3.3 利用System Identification Toolbox辨識多變量系統(tǒng)-14 3.4 小結(jié).26 第4章 多變量系統(tǒng)過程模型的最小二乘辨識-29 4.1 最小二乘辨識算法-29 4.2 多變量系統(tǒng)過程模型的最小二乘辨識-32 4.3 算法仿真-35 4.4 小結(jié) 34 第5章 結(jié)論與展望-37 5.1 結(jié)論-37 5.2 不足之處及未來展望-37 參考文獻(xiàn)-38 致 謝-39 附錄：MATLAB仿真m文件-40 |
