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147

作者：

侯连峰

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摘要：

子空间方法在涉及逼近,优化,信号处理与系统科学等领域起着非常重要的作用.子空间技术能够使我们获得复杂系统传递函数和状态方程的较好的多项式逼近,从而在系统建模很困难或是建模不匹配的情况下仍然能够结合其他控制策略设计出令人满意的数据驱动控制器.本文基于子空间辨识技术,在预测控制与H∞控制的框架下,研究了相应数据驱动控制设计方法: (1)介绍了线性时不变系统利用子空间辨识技术得到的相关数据模型,并给出了数据驱动预测控制器设计方法.考虑了流程工业中常见的具有积分形式噪声的新息过程子空间辨识问题,并给出了相关控制器设计方法.同时讨论了在存在可测扰动时的前馈补偿控制方法.仿真结果说明了设计方法的可行性并且能够保证了相关跟踪性能. (2)研究了线性时变系统的子空间辨识问题及相应数据驱动控制器设计方法.通过吉文斯矩阵旋转方法可以实时更新系统的子空间数据方程,用以克服系统的时变特性.给出了相应的数据驱动预测控制律,同时引入遗忘因子以加速系统的收敛特性.仿真结果验证了设计方法的有效性. (3)研究了Hammerstein系统的子空间辨识问题和相应数据驱动预测控制器设计方法.Hammerstein系统输入输出子空间数据模型将由辨识得到的非线性输入和被估计Markov估计参数构建.利用核方法得到了需要估计的参数,同时给出了相应的数据驱动预测控制律.算例仿真验证了所提方法的有效性. (4)研究了具有给定H∞性能指标的数据驱动控制器设计方法.子空间预测器数据方程由输入输出数据利用最小二乘辨识得到,并在满足相应H∞性能指标的情况下,给出了相关数据驱动控制器设计方法和自适应执行算法.仿真证明了该方法的可行性和鲁棒性.

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关键词：

数据驱动控制器 子空间辨识 设计方法

学位级别：

硕士

学位年度：

2011

DOI：

10.7666/d.J0123207

被引量：

1