《过程计算机控制系统》第2章 过程对象的动态特性-教学课件（非AI生成）.ppt

**需连接的图为s110t3-3,s113t3-8**需连接的图为s110t3-3,s113t3-8**需连接的图为s110t3-3,s113t3-8**图号应为图2-10**图号应为图2-10**图号应为图2-10**需连接的图为s110t3-3,s113t3-8**需连接的图为s110t3-3,s113t3-8**图号应为图2-10****两图?**两图?**两图?**图号应为图2-11**两图?**两图?**两图?**两图?**两图?**两图?**两图?1、无滞后一阶惯性环节的参数确定放大系数：a、切线法：如右图。c、半对数图解法（略）时间常数：b、响应曲线上升到稳态值的63.2%时所经历的时间。模型形式为：2、一阶纯滞后惯性环节的参数确定放大系数：算法与前面类似。a、切线法：如右图。算法思想：用响应曲线上的两点去拟合模型表达式。时间常数与纯延迟时间：b、两点计算法。模型形式为：b、两点计算法如果模型形式为：两点的选取要满足：代表曲线特征、计算方便。为此我们取另取两个时刻点的值进行校验：看是否有：如果误差不大，说明该模型结构能够较好地描述被控过程；如果误差较大，则表示该模型结构与被控过程的结构不符，要重新建模。如果阶跃响应曲线如下图坐标系中形式，可以将纵坐标右移至处，在坐标系中利用上述两点计算法进行建模，最后模型的纯延迟时间。选取坐标系中响应曲线上两点：和，得、（见下页图），带入上式，简化得：将曲线上两点的值带入上式，得到含有未知数和的两个表达式，计算出、，模型便可获得。3、二阶环节的参数确定放大系数：算法与前面类似。时间常数：模型形式为：如果有纯延时，则在二阶环节后加上。其中：N阶环节的参数确定见课本P27表2-3123456780.320.460.530.580.620.650.670.685切线法利用响应曲线拟合过程模型的步骤（参见P26）两点计算法4、非自平衡过程的参数确定（略）若模型形式为：则若模型形式为：则响应曲线法建模仿真返回最小二乘类参数辨识方法主要包括：最小二乘参数估计算法、最小二乘递推算法、增广最小二乘法、广义最小二乘法和多级最小二乘法。§2.4用最小二乘参数估计方法的系统辨识1809年高斯提出了最小二乘法LSM（leastsquaresmethod），并将其运用于行星、彗星运动的轨道计算中。高斯认为：根据观测数据推断未知参数时，未知参数的最合适数值应该是使各次实际观测值和计算值之间差值的平方乘以度量其精确度的数值以后的和为最小。又称最小平方法。——最早的最小二乘法的思想一、参数估计的最小二乘法假设SISO线性n阶定常系统的差分方程描述如下：测量向量数据向量参数向量随机干扰向量（有色噪声向量）参数估计的最小二乘法原理：模型残差最终得模型参数向量：即：未知模型参数最可能的值是在实际观测值与计算值误差的平方累计达到最小值处，所得到的这种模型输出能最好地接近实际系统的输出。上述最小二乘法：适合于理论分析、占内存大、计算量大，不适合在线辨识。二、参数估计的递推最小二乘法

参数递推估计的思想：递推最小二乘法RLS（recursiveleastsquares）：经济、有效，又称序贯估计。当被辨识系统在运行时，每取得一次新的观测数据后，就在前次估计结果的基础上，利用新引入的观测数据对前次估计的结果，根据递推算法进行修正，从而递推地得出新的参数估计值，直到参数估计值达到满意的精确程度为止。递推最小二乘法计算步骤：

增益矩阵式2-98式2-97式2-95{}为循环体说明：最小二乘法所采用的系统模型是一致的，不同的辨识方法所采用的模型不同。对实际辨识问题来说，应该选用什么样的模型，没有一般的原则可循。总的来说，可先选择简单的模型获得辨识结果，检验模型的可信度，或看实际的使用效果，如果不能满足要求，就需要换用其它模型。返回**需连接的图为t92t4-5,还没有绘！**