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工业过程多变量系统的建模与仿真 评分:

工业过程多变量系统的建模与仿真,希望对大家有所帮助。
北京化工大学硕土学位论文 望 关键词:工业过程,多变量系统,系统辨识,模型分解,子空间方法 北京化工大学硕士学位论文 MULTIVARIABLE SYSTEM MODELINGAND SIMULATIONS FOR INDUSTRY PROCESS ABSTRACT This paper firstly introduces the summary about the basic principle and method of multivariable identification. Then discusses several effective identification methods in view of the multivariable system, and has conducted the simulation research, includes following several aspects specifically Firstly, identification experiment is discussed. In many papers about identification, estimating algorithms are concerned more attention than experiment design of identification. If experiment design is unreasonable, then the result of identifcation is not reliable. If the concept of identification is just founded on a group of algorithms or simply form of data in, model out > the result of identification will always be fallaciously. discussing some problem such as selection of the input and output, sampling frequency, testing signal and pretreatment of data in detail tabling a proposal of methods of collecting necessary information for 北京化工大学硕士学位论文 characteristic of process Introducing some algorithms of identification for single variable system in brief, then introducing identification method for multivariable system basing on model decomposing. Illuminating its characteristic by simulation instance and indicating its shortcoming of this method in practical applications Studying DSR subspace identification algorithm for multivariable system, subspace identification algorithm is one of the useful modeling methods for multivariable system. Subspace identification method have advantages such as parameterizing, astringency and reduction for modeling in identification for multivariable system. In subspace identification method, the reducing model can be obtained from the data of input and output directly, and high order model need not be calculated. Then taking a simulation comparison of the algorithms between DSR subspace identification method and the nasid subspace identification method Finally in this paper simply introduces the research prospect and the forecast of identification algorithm for multivariable system KEY WORDS: industry process, system identification, multivariable system, model decomposing, subspace method 881883 学位论文原创性声明 本人郑重声明:所呈交的学位论文,是木人在导师的指导下,独 立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论 文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的 研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人 完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 作者盆签名:着 日期:a∞b、b.6 关于论文使用授权的说明 学位论文作者完全了解北京化工大学有关保留和使用学位论文的 规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京 化工大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件 和磁盘,允许学位论文被奎阅和借阅;学校可以公布学位论文的全部 或部分内容,可以允许釆用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学 位论文 保密论文注释:本学位论文属于保密范围,在2年解密后适用本 授权书。非保密论文注释:本学位论文不属于保密范围,适用本授权 书 作者签名:训以日期:·mb,6b 导师签名 薪兰毀 日期: ∽b.6.6 北京化工大学硕士学位论文 第一章绪论 1.1过程辨识 过程是一个加工工厂,它用于制造同种材料或能量产品。拥有这种加工工厂的 工业叫做过程工业。以控制的观点看,在过程中不同种类的变量之间的相互作用 将会产生一些可观测变量。通常将这种可观测的变量称为输出。另外,过程还受 外部变量影响。对于那些可操纵的外部变量,称之为过程的输入,而对于其余的 外部变量则称之为扰动。扰动可以分为可测扰动和不可测扰动两种,前者可以直 接测量,而后者则需要通过观测其对输出的影响才能确定。如果当前的输出值不 仅依赖于当前的外部激励,而且还依赖于以前的激励值,那么则称该过程是动态 的。如果该过程存在不可观的外部变量,则此时的输出通常称为时间序列 模型是把关于系统过程)的本质的方面简缩成有用的描述形式。模型有许多表 现形式。人们最熟悉的是“直觉”模型,它不包含任何数学形式。在现代控制系 统理论的应用中,常常需要差分或微分方程等数学模型来描述系统变量之间的关 系 系统或过程辨识是利用测试或实验数据来对系统(过程)进行数学建模的。 Zadeh(1962)曾给出了系统辨识的一个定义2:系统辨识是在输入输出的基础上从 类特定的系统(模型中确定一个在某种准则下与所测系统等价的系统(模型 由该定义可见,系统辨识包含三个基本组成部分:数据、模型集以及模型估计 的规则或准则。 输入输出数据通常来源于辨识测试或实验,为了使这些测试数据能够最大程度 地反映系统的性质,需要进行辨识实验设计。 可以通过指定系统的一些共同性质来获得一个备选模型集;然后从这个模型集 中来选择一个合适的模型。本文中将使用线性、有限维的多输入多输出系统模型 这种模型适用于大部分工业过程的建模。 得到可用数据且确定模型集后,下一步就是在该模型集中找出一个合适的模 型。为此需要为模型参数估计指定一个误差准则损失函数)。常.用的准则是误差 (残差)的平方和函数,即通过最小化损失函数来估计参数 (线差)的平方和函数,即通过最小化损失函数来估计参数。 北京化工大学预立学位论文 当模型辨识出来后,下一步就是模型确认。这一步的目的就是估计出的模型是 否能够很奷地满足预期的使用要求。首先需要检验该模型是否和该系统的先验知 识一致;然后再检验该模型是否能够很好地与测试或实验数据相匹配。在此检验 过程中,最好使用在模型估讨中没有用到的数据序列。模型的最终确认还在于模 型的实际应用。 总的来说,系统辨识流程有以下几个基本步骤¥ (1)辨识实验; (2)模型阶次结构选择 (3)参数估计; (4)模型检验。 图1-1-l描述了一个辨识流程。 先验知识和建模目的 辨识试验 选择模型集 数据 选择准则 佔计模型 不通过:校正 确认模型 结束:使用该摸型 图11-1辨识流程 首次获得的模型很可能不能通过模型检验。出现模型缺陷的原因主要有以下 四个方面: (1)测试或实验设计环节较差,导致数据不能提供充分的有用信息; (2)模型集没有包含该系统的正确描述; (3)准则选择不恰当 (4)依据准则不能寻找到最优模型。 北京化工大学硕士学位论文 1.2多变量系统辨识概况 尽管多变量系统辨识正在引起越来越多的重视,但还远没有发展到单变量系 统的成熟程度。其原因如下 1、多变量系统的复杂性大大增加; 2、多变量系统的结构辨识的复杂性; 3、多变量系统噪声模型的复杂性。 多变量动态系统可用不同的模型来表示,如传递函数矩阵、状态空间、多项 式矩阵分式。人们已经提出了许多不同模型的不同辨识方法,尤其对参数估计方 法作了详细的研究,如LS、ML、GLS、ELS等。其中的主要成果有:由 Gopinath(1969年)、 Budin(1971年,1972年)、 Passeri(1972年)和 Gupta(1974年)研究的多变量系统辨识,都是用状态空间模型的。状态空间模型 不利于在线应用,仅限于观测是无噪声的,即使对于低阶次多变量系统,也很费 计算机内存与计算时间。近年来,采用多项式矩阵的输入输出方程成功地解决了 这个问题,由 Guidotti(1975年)1和 Diekmann(1979~1983年)2推出了子模型 ( Submodels或SM)、子子模型( Subsubmodels或SSM)及其递推算法。潘立登教授 又将该算法推广到同时辨识多变量 CARMA系统的模型结构和参数2。如果不了解 系统内部结构,辨识的主要目的仅在于仿真和预估系统输出信号,则采用子模型 就足够了。对于目前使用的多变量预估控制,使用相关法辨识系统的脉冲响应矩 阵则更为合适。近年来,多变量系统辨识又有了新的发展,提出一种称为数值状 态空间子空间系统辨识算法。该方法是确定多输入多输出系统模型的最有效方 法之一,特别对高阶系统,它比传统方法要好,不需要对系统有太多的了解,只 需给定模型的阶次,而且这模型阶次也可在辨识过程中估计出来。它还易于把初 始条件不相同的数据连接起来进行辨识,对于辨识多变量系统与单变量系统一样 简单。 同时,多变量模糊控制建模和神经网络建模技术近年来也取得了较大的进展。 1.3本文内容 本论文首先对系统辨识的基本原理与方法进行了综述,然后针对多变量系统 北京化工大学硕士学位论文 讨论了几种有效的辨识方法,并分别进行了仿真研究。本论文分六章,第一章为 绪论,介绍了辨识的基础及多变量系统发展概况。第二章介绍了对动态过程和信 号的几种不同的数学描述形式,它们在过程辨识中是不可缺少的。第三章讨论了 辨识实验。详细讨论了输入输出的选择、采样频率、测试信号和数据预处理等问 题,提出了适于收集过程特性必要信息的各种不同的实验方法。第四章介绍了几 种单变量系统的辨识算法,然后介绍了基于模型分解的多变量系统辨识方法,用 仿真实例说明了它的特征,并且指出了这类方法在实际应用中的局限性。第五章 介绍了DSR子空间辨识算法,该方法能够从输入输出数据中直接辨识出MIMO状 态空间模型,并将其与N4sD子空间辨识算法进行了仿真比较。第六章给出了本 论文的总结及展望。

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2011-10-06 上传 大小:1.7MB
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yiran_fanpeixi11 一篇硕士毕业论文
2012-10-30
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