【摘 要】
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在控制系统日益复杂的情况下,一个良好的模型往往能让控制效果事半功倍,因此系统辨识在其中扮演着越来越重要的作用。为了保证系统运行的安全性及稳定性,许多控制系统都是在闭环工作条件下运行的。闭环系统辨识的研究有着十分突出的现实意义。本文提出了基于FCOR算法的闭环系统辨识方法,可以提供辨识对象的非参数模型和参数化模型。所提出的辨识过程分为两个部分:第一部分,非参数模型的辨识-通过FCOR算法获得不同控制
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在控制系统日益复杂的情况下,一个良好的模型往往能让控制效果事半功倍,因此系统辨识在其中扮演着越来越重要的作用。为了保证系统运行的安全性及稳定性,许多控制系统都是在闭环工作条件下运行的。闭环系统辨识的研究有着十分突出的现实意义。本文提出了基于FCOR算法的闭环系统辨识方法,可以提供辨识对象的非参数模型和参数化模型。所提出的辨识过程分为两个部分:第一部分,非参数模型的辨识-通过FCOR算法获得不同控制器下的闭环系统脉冲响应系数估计值,最终通过运算获得对象的脉冲响应系数（非参数化模型）;第二部分,非参数模型到参数化模型的转化-通过Hankel矩阵选取模型阶次,然后通过Padé近似得到对象的参数化模型。该方法有如下几个突出的优点（1）无需外部持续激励信号,仅仅需要不同控制器下的闭环系统常规运行输出数据及控制器的先验知识即可一致性估计对象的脉冲响应系数及参数化模型（2）无需辨识出精确的噪声模型,即可一致性估计对象模型（3）同时提供了对象的非参数模型和参数化模型。本文主要工作主要体现在三个方面:1.针对单输入单输出的线性时不变系统,给出了基于FCOR算法的闭环系统辨识方法的理论框架和讨论了实际应用中的问题。2.对所得脉冲响应系数的收敛性及一致性问题进行深入的探讨并给出了结论。3.对所得参数化模型的收敛性及一致性问题进行深入的探讨并给出了结论。
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