[发明专利]一种用于工业生产过程控制的参数辨识方法

权利要求书

1.一种用于工业生产过程控制的参数辨识方法，其包括以下步骤：

S1：通过现有的数据通信与采集技术获取系统控制参数，共获取L组；

u(1)，…,u(L),y(1),…,y(L)

其中：u(t)是系统的输入，y(t)是系统的输出；

其特征在于，其还包括下面的步骤：

S2：根据步骤S1中获取的L组数据，针对信息向量构建为向量:

S3：根据步骤S1中获取的L组数据，针对系统的输出y(t)，构建输出数据向量矩阵:

Y(L)＝[y(1),…,y(L)]^T；

S4：根据步骤S2中构建的向量，构建所述信息向量的向量矩阵：

S5：选择步长α_k，其中：α_k0；

S6：利用传统梯度迭代法得到参数向量估计

S7：通过Aitken加速方法计算参数估计向量中的每一个元素，得到新的参数向量估计

S8：比较和如果则获得参数估计

否则使k增加1，并重复步骤S6～S8，

其中，δ为事先设置的阈值，为正常数；

步骤S1中，u(t)和y(t)均服从均值为零，方差为σ的高斯分布；

步骤S1中，在进行后续的计算之前，还需对u(t)和y(t)进行初始化操作：

u(t)＝0,y(t)＝0,t≤0；

步骤S1中，还需要在进行后续计算之前对k进行初始化，设置k＝1；

步骤S2中所述信息向量的表达式为：

其中：

n为系统的阶数，

T为矩阵的转置；

步骤S5中的步长α_k在传统梯度算法中满足：

步骤S6中得到参数向量估计的表达式为：

步骤S6中得到的参数向量估计表达为：

2.根据权利要求1所述一种用于工业生产过程控制的参数辨识方法，其特征在于：步骤S7中，Aitken加速方法的公式为：

3.根据权利要求2所述一种用于工业生产过程控制的参数辨识方法，其特征在于：步骤S7中得到的新的参数向量估计为：