[发明专利]用于鲁棒控制的系统辨识方法

说明书

本发明提供了用于鲁棒控制的系统辨识方法，属于控制领域，用于对非线性系统参数的取值区间进行确定，包括：建立离散切换模型方程，对离散切换模型进行简化处理，得到方程的简洁表达式；获取模型输入输出数据，将模型数据代入简洁表达式中求解，得到方程参数数据集；对参数数据集中的数据进行过滤得到滤除数据，将滤除数据进行重分配操作，得到重分配参数数据集。通过在确定参数数据集的过程中，基于最大可行集的思想，同时采用高效地近似计算方法，能够快速地辨识出时变系统的参数上下限，弥补了现有技术中多种辨识方法的不足，能够提高确定参数取值范围的效率。

技术领域

本发明属于控制领域，特别涉及用于鲁棒控制的系统辨识方法。

背景技术

在控制器的设计过程中，通常会把被控对象描述成一个线性系统或者把一个非线性系统在某个工作点附近展开再近似成一个线性系统，然后在此基础上引入线性的控制器。

在化工行业，被控对象(如流量、温度、压力等)在许多工况下其特征会随时间变化而变化(该类系统也被称为时变系统)或者被控对象的非线性很强。因此，近似得到的线性系统的参数并不能很好地代表实际系统。即实际系统的参数是不确定的；或者模型与实际系统存在一定偏差。为了保证生产平稳，很有必要设计鲁棒的控制方法来控制这类系统。

在现有技术中，鲁棒控制方法已经较为成熟，但是对不确定系统的辨识手段却非常有限；同时大部分鲁棒控制方法都是基于假设被控系统模型的不确定性是已知的，但是这并不符合实际情况，无法满足实际控制过程的需求。

发明内容

为了解决现有技术中存在的缺点和不足，本发明提供了基于最大可行集思想对参数求解，进而提高确定参数取值范围效率的用于鲁邦控制的系统辨识方法。

为了达到上述技术目的，本发明提供了用于鲁棒控制的系统辨识方法，用于对非线性系统参数的取值区间进行确定，所述系统辨识方法，包括：

建立离散切换模型方程，对离散切换模型进行简化处理，得到方程的简洁表达式；

获取模型数据，将模型数据代入简洁表达式中求解，得到方程参数数据集；

对参数数据集中的数据进行过滤得到滤除数据，将滤除数据进行重分配操作，得到重分配参数数据集。

可选的，所述建立离散切换模型方程，对离散切换模型进行简化处理，得到方程的简洁表达式，包括：

建立如公式一所示的离散切换模型方程

其中，u_k是采样时刻k步的输入值，y_k采样时刻k步的输出值，v_k测量噪声或者是模型误差，且σ^k为子模型的序号，取值范围为[1,s]，s为正整数；

定义回归向量和参数向量的表达式，代入公式一中，得到如公式二所示的简洁表达式

其中，定义为

定义为k的取值为正整数。

可选的，所述获取模型数据，基于模型数据对简洁表达式求解，得到方程参数数据集，包括：

获取与非线性系统对应的包括输入数据和输出数据的模型数据，将输入数据与输出数据代入得到的简洁表达式；

将每组输入数据与对应的输出数据代入简洁表达式后，得到对应的方程参数数值，在将模型数据全部代入简洁表达式后，得到方程参数数值构成的方程参数数据；

根据最大可行集求解方法对方程参数数据进行分类，获取到由未知数量的方程参数数值构成的方程参数数据集。