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第八章系统辨识在自适应控制中的应用-自校正调节器(Self-TuningRequlator简称.doc
(2004年教案) 辨识与自适应 第八章
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第八章 系统辨识在自适应控制中的应用-自校正调节器( Self-Tuning Requlator 简称 STR )
§8 —1 最小方差控制器 ( Minimal Variance Control简称 MVC )
1. 考虑 CARMA 过程
A(z-1) ?y(k) = z-d B(z-1) ?u(k)+? C (z-1) ??(k) 式(8-1-1)
{ ?(k) } 为 N (0,1) 白噪声,滞后量 d ? 1 。
A(z- 1) = 1+ a1z- 1 +…+ a n z- n
B(z- 1) = b0+b1z- 1 +…+ b n z- n (b 0 ? 0)
C(z- 1) = 1+ c1z- 1 +…+ c n z- n
设A、B、C均为稳定多项式(过程稳定且逆稳定)。
有:
式(8-1-2)
2. 将C/A 分解成两部分
令:
式(8-1-3)
其中:F(z- 1) 为d项的商多项式
F(z- 1) = 1+ f1z- 1 +…+ f d-1 z- d+1 ( d项 )
G (z- 1) 为余数多项式,有n项
G(z- 1) = g0+g1z- 1 +…+ g n-1 z- n+1 ( n项 )
例:A = 1-1.7 z- 1+0.7 z- 2 ; C = 1+1.5 z- 1+0.9 z- 2 ;d=2 ; n=2
3. ??明以下多项式恒等式成立
式(8 -1- 4)
证明:
式(8-1-3)
将左右同 ? A
同 ? C
同 ? A
同 ? B
向前d步最优预报 y * ( k+d?k )
由式(8-1-2)向前移d步,有:
考虑到式(8-1-3),有:
式(8 -1- 5)
由过程式(8-1-1)有:
带入上式右项有
将式(8 -1- 4)
代入上式,有:
式(8 -1- 6)
其中 ? F ? ?(k+d) 项由?(k+d)、?(k+d-1)、..、?(k+1),共计d项组成,均为未来的干扰作用项,与前两项统计无关。
用y * ( k+d?k ) 表示k时刻向前d步的最优预报(最小方差预报),即:
E [ y(k+d)- y * ( k+d?k ) ] 2 ? E [ y(k+d)- y ( k+d?k ) ] 2
由式(8 -1- 6)有:
则k时刻向前d步的最优预报为:
式(8 -1- 7)
最小方差控制率(MVC)
令 yr 为输出设定值,要求k时刻的控制量u(k)使得:
将y * ( k+d?k ) = yr 代入式(8 -1- 7)得出MVC为:
式(8 -1- 8)
若yr = 0 ,则:
式(8 -1- 9)
MVC框图
?(k)
?C
A
yr C u(k) z-d B + y(k)
B F + A
G
B F
存在零极点对消,要求B为逆稳定
MVC的调节误差与方差
定义调节误差为 y (k+d) = y (k+d) - yr
由式(8 -1- 6)
将MVC控制率式(8 -1- 8)
代入上式得出: y (k+d) = yr + ? F ? (k+d)
则:y (k+d) = y (k+d) - yr= ? F ? (k+d) 式(8 -1- 10)
调节误差的方差为:
E y 2 (k+d) = E[ y (k+d) - yr ] 2 = ?2 E [ F ? (k+d)] 2
= ?2 (1+f12+f22+…+fd-12 ) 式(8 -1- 11)
因为 F(z- 1) = 1+ f1z- 1 +…+ f d-1 z- d+1 (共 d项 )
可见:d愈大调节误差的方差也愈大。
举例 A y(k) = z-d Bu(k)+? C ?(k)
A = 1-1.7 z- 1+0.7 z- 2 ; B
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