【摘 要】
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随着控制系统日益的大型化、复杂化,其对控制的要求也越来越高。相应地,系统模型的准确性也要提高。对于系统辨识,经典的方法存在着一定的局限性和不足,尤其对于多变量系统,
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随着控制系统日益的大型化、复杂化,其对控制的要求也越来越高。相应地,系统模型的准确性也要提高。对于系统辨识,经典的方法存在着一定的局限性和不足,尤其对于多变量系统,经典的方法得不到很好的辨识效果。这就要求研究多变量系统辨识算法,来解决现代工业系统辨识的问题。本文主要完成的任务如下: 1.多变量开环系统辨识 在深入学习了多变量系统辨识理论和方法的基础上,重点研究了子空间模型辨识(SMI)算法,研究了该算法的理论与实现步骤。并在此基础上,研究了递推子空间模型辨识(RSMI)算法,借助Matlab语言,完成了子空间模型辨识和递推子空间模型辨识算法,通过仿真实验验证了子空间模型辨识算法和递推的子空间模型辨识算法的有效性和准确性。 2.多变量闭环系统辨识 针对多数系统为闭环系统的情况,在开环系统辨识的基础上,详细地研究了闭环系统多变量辨识。通过仿真实验,验证了闭环子空间模型辨识(closed-loop SMI)算法的有效性。并以开环系统的子模型、子子模型算法为基础,深入研究了闭环系统的子子模型辨识算法。通过仿真实验验证了子子模型辨识算法的可行性与有效性,并开发了子
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