發(fā)布時間：2018-12-20 14:38

【摘要】：本文解決的問題是針對存在一定純延時的高階復(fù)雜系統(tǒng)的在線辨識。如果不去辨識純延時會導(dǎo)致系統(tǒng)辨識結(jié)果的階數(shù)很高,這樣不利于控制系統(tǒng)的設(shè)計而且會帶來非常復(fù)雜而又繁瑣的計算。因此本文提出了針對延時系統(tǒng)的一種新的降階辦法。本文是以單晶硅的生產(chǎn)過程為背景,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。由于辨識精度的需要,我們將數(shù)據(jù)進(jìn)行分為多個辨識周期進(jìn)行在線辨識。在線辨識算法采用的是在線遞推的最小二乘辨識。這種算法計算量較小有利于在系統(tǒng)資源受限的PLC上獨(dú)立完成。針對實際的辨識過程中所遇到的系統(tǒng)階數(shù)過高的問題,采用間接辨識的手段。先估計輸入輸出之間存在的延時然后給辨識模型進(jìn)行在線辨識。采用的降階辦法是基于LMS自適應(yīng)濾波估計延時的方法,并且在不同信噪比下比較了此方法與幾種傳統(tǒng)方法的估計效果。在線降階辨識算法的步驟是：先通過AIC法則辨識出系統(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。根據(jù)純延時從而降低系統(tǒng)的階數(shù)。再將系統(tǒng)輸入輸出以及純延時這三個變量給在線辨識算法,通過不斷在線修正辨識參數(shù)來跟蹤系統(tǒng)。通過對比估計延時的辨識和沒有估計延時的辨識的計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)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN304.12;TN713

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 孫曉昶,皇埔堪,陳強(qiáng);數(shù)據(jù)分段輸入的低秩自適應(yīng)濾波方法[J];信號處理;2003年04期

2 徐常勝，周兆英，李杰;自適應(yīng)濾波的原理和應(yīng)用[J];中國儀器儀表;1994年06期

3 劉兵軍,牛東曉;灰色自適應(yīng)濾波組合優(yōu)化預(yù)測模型及其應(yīng)用[J];電網(wǎng)技術(shù);1998年09期

4 遲男,劉杰;浮點DSP實現(xiàn)自適應(yīng)濾波的研究[J];北方交通大學(xué)學(xué)報;2000年05期

5 魏瑞軒,韓崇昭,張宗麟,方洋旺;魯棒總體均方最小自適應(yīng)濾波:算法與分析[J];電子學(xué)報;2002年07期

6 楊元喜;動態(tài)定位自適應(yīng)濾波解的性質(zhì)[J];測繪學(xué)報;2003年03期

7 祝轉(zhuǎn)民,楊宜康,黃永宣,李濟(jì)生;軌道重構(gòu)的自適應(yīng)濾波改進(jìn)算法[J];導(dǎo)彈與航天運(yùn)載技術(shù);2003年02期

8 李海君,陳忠寶,孫恒;自適應(yīng)濾波技術(shù)在GIS局放檢測中的應(yīng)用[J];黑龍江電力;2003年01期

9 謝勝利,田森平,柳書棠;基于向量圖分析的自適應(yīng)濾波快速算法[J];控制理論與應(yīng)用;2003年06期

10 李富才,訾艷陽,何正嘉;自適應(yīng)濾波與相關(guān)濾波在沖擊響應(yīng)信號特征提取中的應(yīng)用[J];振動與沖擊;2004年03期

相關(guān)會議論文 前10條

1 宋迎春;;抗差自適應(yīng)濾波中帶有置信度的自適應(yīng)因子設(shè)計[A];第一屆中國衛(wèi)星導(dǎo)航學(xué)術(shù)年會論文集（下）[C];2010年

2 邱新蕓;高原;;自適應(yīng)濾波最佳準(zhǔn)則的研究[A];第七屆青年學(xué)術(shù)會議論文集[C];2005年

3 曾威;崔玉平;李邦清;王文輝;;基于自適應(yīng)濾波的捷聯(lián)慣性/星光組合導(dǎo)航技術(shù)[A];慣性技術(shù)發(fā)展動態(tài)發(fā)展方向研討會文集——新世紀(jì)慣性技術(shù)在國民經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用[C];2012年

4 徐炳吉;;嚴(yán)重非線性系統(tǒng)的自適應(yīng)濾波[A];1996年中國控制會議論文集[C];1996年

5 徐飛;李兵飛;;一種自適應(yīng)Kalman濾波實現(xiàn)的新思路[A];面向航空試驗測試技術(shù)——2013年航空試驗測試技術(shù)峰會暨學(xué)術(shù)交流會論文集[C];2013年

6 張磊;郭圣權(quán);;自適應(yīng)限定記憶平滑濾波器[A];1995年中國控制會議論文集（上）[C];1995年

7 賈躍;丁紅巖;劉慷;劉德才;;定向定速潛艇狀態(tài)的自適應(yīng)濾波應(yīng)用設(shè)計[A];1994中國控制與決策學(xué)術(shù)年會論文集[C];1994年

8 褚建新;顧偉;甘世紅;;抑制大塊分離物沖擊力的一種自適應(yīng)濾波方法[A];第二屆全國信息獲取與處理學(xué)術(shù)會議論文集[C];2004年

9 江金龍;盧國慶;查代奉;;非線性變換自適應(yīng)濾波方法及在水聲信道均衡中的應(yīng)用[A];全國第二屆信號處理與應(yīng)用學(xué)術(shù)會議�？痆C];2008年

10 張芳;黃大貴;黃逸平;;基于方差和自適應(yīng)濾波對火焰狀態(tài)的識別[A];中國電子學(xué)會電子機(jī)械工程分會2007年機(jī)械電子學(xué)學(xué)術(shù)會議論文集[C];2007年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前6條

1 檀甲甲;模型化自適應(yīng)濾波及其應(yīng)用研究[D];復(fù)旦大學(xué);2011年

2 黃全振;壓電智能結(jié)構(gòu)自適應(yīng)濾波振動主動控制研究[D];上海大學(xué);2012年

3 朱紅路;熱工信號自適應(yīng)濾波及其在建模與控制中的應(yīng)用[D];華北電力大學(xué)（北京）;2010年

4 林耀榮;自適應(yīng)濾波理論及其在回波消除中的應(yīng)用研究[D];華南理工大學(xué);1999年

5 尚勇;并行濾波算法及其脈動陣結(jié)構(gòu)研究[D];西安電子科技大學(xué);2000年

6 趙海全;基于非線性函數(shù)擴(kuò)展的流水線型自適應(yīng)濾波理論與方法研究[D];西南交通大學(xué);2011年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 王夢楠;基于FPGA的中頻數(shù)字信號處理[D];大連海事大學(xué);2015年

2 柴曉珂;心肺耦合分析研究[D];中國人民解放軍醫(yī)學(xué)院;2015年

3 王璞;基于自適應(yīng)濾波的降階在線系統(tǒng)辨識[D];蘭州大學(xué);2015年

4 陳慶華;北斗導(dǎo)航系統(tǒng)時域自適應(yīng)濾波研究與實現(xiàn)[D];哈爾濱工程大學(xué);2010年

5 寧剛玲;基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)濾波研究[D];山東大學(xué);2005年

6 張雙娟;基于偏時域相干算法的自適應(yīng)濾波研究[D];內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué);2006年

7 李毅;自適應(yīng)濾波及濾波算法研究[D];西北工業(yè)大學(xué);2003年

8 顧涌;自適應(yīng)算法及應(yīng)用研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2008年

9 余燦林;大地電磁信號處理的自適應(yīng)濾波研究[D];中南大學(xué);2009年

10 陳波;自適應(yīng)濾波技術(shù)研究及其應(yīng)用[D];武漢理工大學(xué);2010年

，

本文編號：2388139