發(fā)布時(shí)間：2018-12-20 14:38

【摘要】：本文解決的問(wèn)題是針對(duì)存在一定純延時(shí)的高階復(fù)雜系統(tǒng)的在線辨識(shí)。如果不去辨識(shí)純延時(shí)會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)辨識(shí)結(jié)果的階數(shù)很高,這樣不利于控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)而且會(huì)帶來(lái)非常復(fù)雜而又繁瑣的計(jì)算。因此本文提出了針對(duì)延時(shí)系統(tǒng)的一種新的降階辦法。本文是以單晶硅的生產(chǎn)過(guò)程為背景,以單晶爐控制系統(tǒng)中的變量為數(shù)據(jù)進(jìn)行的系統(tǒng)辨識(shí)。由于辨識(shí)精度的需要,我們將數(shù)據(jù)進(jìn)行分為多個(gè)辨識(shí)周期進(jìn)行在線辨識(shí)。在線辨識(shí)算法采用的是在線遞推的最小二乘辨識(shí)。這種算法計(jì)算量較小有利于在系統(tǒng)資源受限的PLC上獨(dú)立完成。針對(duì)實(shí)際的辨識(shí)過(guò)程中所遇到的系統(tǒng)階數(shù)過(guò)高的問(wèn)題,采用間接辨識(shí)的手段。先估計(jì)輸入輸出之間存在的延時(shí)然后給辨識(shí)模型進(jìn)行在線辨識(shí)。采用的降階辦法是基于LMS自適應(yīng)濾波估計(jì)延時(shí)的方法,并且在不同信噪比下比較了此方法與幾種傳統(tǒng)方法的估計(jì)效果。在線降階辨識(shí)算法的步驟是：先通過(guò)AIC法則辨識(shí)出系統(tǒng)的階數(shù),然后使輸入輸出數(shù)據(jù)傳遞給自適應(yīng)濾波器確定出系統(tǒng)的純延時(shí)。根據(jù)純延時(shí)從而降低系統(tǒng)的階數(shù)。再將系統(tǒng)輸入輸出以及純延時(shí)這三個(gè)變量給在線辨識(shí)算法,通過(guò)不斷在線修正辨識(shí)參數(shù)來(lái)跟蹤系統(tǒng)。通過(guò)對(duì)比估計(jì)延時(shí)的辨識(shí)和沒(méi)有估計(jì)延時(shí)的辨識(shí)的計(jì)算效率以及精確度可以論證此方法的有效性。
[Abstract]:The problem solved in this paper is the online identification of high order complex systems with pure delay. If the pure delay is not identified, the order of the system identification results will be very high, which is not conducive to the design of the control system and will lead to very complex and cumbersome calculation. Therefore, a new order reduction method for delay systems is proposed in this paper. In this paper, the single crystal silicon production process as the background, single crystal furnace control system variables as the data for the identification of the system. Due to the need of identification accuracy, we divide the data into multiple identification cycles for online identification. The online identification algorithm adopts the least square identification of the online recursion. This algorithm is easy to be implemented independently on the PLC with limited system resources. In order to solve the problem that the system order is too high in the actual identification process, indirect identification is used. The delay between input and output is estimated first and then the identification model is identified online. The order reduction method is based on LMS adaptive filter to estimate the delay, and the estimation effect of this method is compared with that of several traditional methods under different SNR. The steps of online order reduction identification algorithm are: first, the order of the system is identified by AIC rule, and then the input and output data are transferred to the adaptive filter to determine the pure delay of the system. The order of the system is reduced according to the pure delay. Then the system input and output variables and pure delay are given to the on-line identification algorithm to track the system by constantly modifying the identification parameters online. The effectiveness of this method can be proved by comparing the computational efficiency and accuracy between the estimated delay identification and the identification without the estimated delay.
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TN304.12;TN713

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