發(fā)布時間：2022-12-11 16:11

　　分數(shù)階系統(tǒng)辨識作為分數(shù)階控制理論的分支,已經(jīng)成為控制領(lǐng)域的一個研究熱點。研究表明,實際系統(tǒng)幾乎都是分數(shù)階的,而且分數(shù)階微積分比整數(shù)階微積分的建模精度高。精確的系統(tǒng)模型有利于控制器的設(shè)計,實現(xiàn)較優(yōu)的控制效果。因此,對于分數(shù)階系統(tǒng)辨識方法的研究有其理論和應(yīng)用價值。在前人研究的基礎(chǔ)上,本文對分數(shù)階系統(tǒng)辨識方法進行了如下幾個方面的研究:首先,將經(jīng)典的整數(shù)階最小二乘辨識法推廣到成比例分數(shù)階系統(tǒng)的時域辨識。對于成比例分數(shù)階系統(tǒng),其階次成等比,有類似整數(shù)階系統(tǒng)的模型結(jié)構(gòu),通過公因子階次和模型參數(shù)辨識分離的方法實現(xiàn)成比例分數(shù)階系統(tǒng)的時域最小二乘辨識。分數(shù)階公因子階次在確定范圍內(nèi)數(shù)值遍歷,利用分數(shù)階微積分的G-L定義直接計算相應(yīng)階次的分數(shù)階導(dǎo)數(shù),按照整數(shù)階最小二乘辨識法的思想得到相應(yīng)的參數(shù)辨識結(jié)果,比較每組辨識結(jié)果的辨識誤差,誤差最小的為最優(yōu)辨識結(jié)果。數(shù)值仿真驗證了算法的有效性。其次,針對不成比例分數(shù)階系統(tǒng),基于改進的粒子群算法提出了一種分數(shù)階系統(tǒng)辨識方法。利用慣性權(quán)值自適應(yīng)律來改進基本粒子群算法,增加了粒子種群多樣性,提高了算法搜索速度。選取實際系統(tǒng)與辨識系統(tǒng)的輸出誤差平方和作為目標函數(shù),將改進的粒子... 

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 論文研究目的與意義
    1.2 分數(shù)階系統(tǒng)辨識方法國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 頻域辨識方法
        1.2.2 時域辨識方法
        1.2.3 基于智能算法的分數(shù)階系統(tǒng)辨識方法
        1.2.4 分數(shù)階系統(tǒng)辨識方法的實驗研究
    1.3 本文研究內(nèi)容
第二章 分數(shù)階微積分與分數(shù)階系統(tǒng)
    2.1 分數(shù)階微積分基本概念
        2.1.1 Gamma函數(shù)
        2.1.2 分數(shù)階微積分定義
        2.1.3 分數(shù)階微積分性質(zhì)
    2.2 分數(shù)階系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型
    2.3 分數(shù)階微積分的實現(xiàn)
        2.3.1 分數(shù)階微積分G-L定義直接計算法
        2.3.2 Outsaloup算法
    2.4 本章小結(jié)
第三章 成比例分數(shù)階系統(tǒng)時域最小二乘辨識法
    3.1 整數(shù)階系統(tǒng)最小二乘辨識法
    3.2 成比例分數(shù)階系統(tǒng)時域最小二乘辨識法
    3.3 仿真研究
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于AWPSO的分數(shù)階系統(tǒng)時域辨識方法
    4.1 權(quán)值自適應(yīng)粒子群算法
        4.1.1 基本粒子群算法
        4.1.2 自適應(yīng)調(diào)整權(quán)值策略
    4.2 分數(shù)階系統(tǒng)辨識步驟
    4.3 仿真研究
    4.4 實驗研究
    4.5 本章小結(jié)
第五章 成比例分數(shù)階時滯系統(tǒng)頻域辨識方法
    5.1 成比例分數(shù)階時滯系統(tǒng)頻域分析
    5.2 成比例分數(shù)階時滯系統(tǒng)頻域辨識
    5.3 仿真研究
    5.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
致謝
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文


【參考文獻】：
期刊論文
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[2]同元次分數(shù)階模型的一種具有穩(wěn)定約束的頻域辨識算法[J]. 蘇密勇,譚永紅,王子民,秦建華.  四川大學(xué)學(xué)報(工程科學(xué)版). 2012(02)
[3]分數(shù)階系統(tǒng)時域子空間辨識[J]. 廖增,彭程,王永,李旺.  信息與控制. 2011(05)
[4]基于短記憶原理的分數(shù)階系統(tǒng)時域子空間辨識[J]. 廖增,彭程,王永.  應(yīng)用科學(xué)學(xué)報. 2011(02)
[5]分數(shù)階系統(tǒng)的迭代最小二乘辨識算法[J]. 李大字,范偉光,高彥臣,靳其兵.  江南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2010(04)
[6]分數(shù)階系統(tǒng)頻域辨識算法[J]. 李旺,張國慶,王永.  控制理論與應(yīng)用. 2010(08)
[7]分數(shù)階控制研究綜述[J]. 朱呈祥,鄒云.  控制與決策. 2009(02)
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[9]基于改進隨機數(shù)直接搜索法的分數(shù)階系統(tǒng)辨識[J]. 李大字,余志雄.  清華大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2008(S2)
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博士論文
[1]分數(shù)階系統(tǒng)辨識與控制器設(shè)計研究[D]. 李旺.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2010

碩士論文
[1]基于干擾補償?shù)母呔葍?nèi)模控制研究及應(yīng)用[D]. 王文波.太原科技大學(xué) 2013
[2]基于頻域特性的分數(shù)階系統(tǒng)辨識及控制器參數(shù)整定[D]. 范偉光.北京化工大學(xué) 2011



本文編號：3719092