伺服控制系统辨识算法开题报告

中北大学毕业论文开题报告学生姓名：学号：10051041学院：信息与通信工程专业：光电信息工程设计(论文)题目：伺服控制系统辨识算法指导教师:侯文2014年3月10日毕业论文开题报告1．结合毕业论文课题情况，根据所查阅的文献资料，撰写2000字左右的文献综述：文献综述1.1本课题研究的背景实际工程中存在着大量控制对象需要建立用于描述其行为特性的数学模型。如果不考虑具体的建模方法，可以将模型分为三类：白箱模型，灰箱模型和黑箱模型，它们分别是按照模型中的先验知识多少来划分的。在系统先验知识不完备的情况下，就需要利用辨识理论从系统的输入输出数据中提取模型信息，构建系统模型。辨识理论是一门和实践结合很密切的理论，由于实际模型的复杂多样性，需要通过进行大量的实验研究，才可能解决好实际的建模问题。系统辨识就是研究如何用实验分析的方法来建立系统数学模型的一门学科。模糊论的创始人L.A.Zadeh教授曾对系统辨识定义为“系统辨识是在输入输出的基础上，从一类系统中确定一个与观测系统等价的系统”。在自动控制系统中，分析、研究一个系统或过程，或对系统进行控制，首先必须知道其各个环节或整个系统的传递函数。自然可以用力学、电学等基础学科的有关定律，推导出系统的传递函数，但是实际系统的对象是复杂的，完全从理论上推导出系统的数学模型很困难，因此需要一方面进行理论分析，另一方面，需要用实验的方法，最终寻求系统的传递函数或求得系统的参数。1.2国内、外技术发展现状对于一个系统，在输入输出数据的基础上，从一组给定模型类中，确定一个与所测系统等价的模型，这种方法叫做辨识。辨识方法是在实际应用中获取系统模型的最为重要的手段之一，也是数学模型和实际应用联系的纽带。系统的测得数据用h(k)表示，输出用z(k)表示，辨识模型的输出估计为zˆ(k)，实际输出与它的偏差为z(k)。辨识就是通过某种算法，利用模型输出与实际输出间的误差不断纠正模型参数，最终得到最优模型的过程。辨识的方法多种多样，在经典辨识方法中有频率响应法、脉冲相应法等，得到的模型是非参数模型，通常是系统在时域或频域的一个数值描述。另一类是最小二乘类辨识方法，在这种辨识方法中，首先给出模的结构，在结构框架下确定系统模型的最优参数。这类具有格式规范的辨识方法可以演绎成递推形式，已经渐渐替代了经典的辨识算法，成为多数研究者所采用的方法。随着计算机技术的发展，出现了许多辨识软件可以用于辅助辨识理论的研究。辨识软件的主要功能是，通过获取输入输出数据、选择适当的模型类和算法，给出一组最佳模型参数,建立可用的系统模型。目前的辨识软件中有些是针对特定系统的、有些是针对特定算法的、也有些是通用的，它们形成各具特色的辨识工具。最通用的辨识软件是瑞典Linköping大学L.Ljung所编写的MATLAB辨识工具箱(SystemIdentificationToolbox)。这个工具箱是一个处理离散采样数据，主要用最小二乘结构模型来进行辨识的一个软件包。它的结构设计比较合理、清晰、可扩展性好，因此为很多辨识理论研究者所采用，但其中递推算法涉及较少需要使用者作二次开发。除此之外还有如“神经网络辨识和控制辨识工具箱”等的一些辨识软件。1.3本课题研究目的实现最优控制必须研究控制对象的数学模型。对于定常系统,可以用离线系统辨识方法。如果对象数学模型为时变,就需要实时系统辨识。本文假定对象数学模型的微分方程形式已知,需要通过系统辨识确定其方程的系数,并能追踪参数的变化。这类问题称为灰箱问题。实际遇到的大多数工程系统及工业过程都属于此类问题。系统辨识的理论已相当成熟。本文着重讨论基于MATLAB实现对一个三阶导弹舵机控制系统的辨识。参考文献：[1]崇阳,张科,王靖宇.一种基于模糊ADRC的舵机控制算法设计与实现.西北工业大学学报，2011,29（2）:217~222[2]刘煜,张科,李言俊.导弹舵机控制实验系统的设计与实现.测控技术，2006,25（12）：22~25[3]倪博溢,萧德云.MATLAB环境下的系统辨识仿真工具箱.系统仿真学报,2006,18(6):1493~1496[4]齐晓慧,田庆民,董海瑞.基于Matlab系统辨识工具箱的系统建模.兵工自动化,2006,25(10):88~90[5]何兵.基于实验方法的自动控制系统辨识及其Matlab仿真.泸州技术职业学院学报，2011,1:53~56[6]辞定宇,任兴权.线性系统的几种辨识算法.控制与决策,1990,6:20~26[7]荣广颐,于建平.线性系统实时辨识在微型计算机上的实现,中国纺织大学学报,1986,12(5):49~58[8]陈君,王军政,马立玲.一种控制系统在线辨识方法的实现.微计算机信息,2008,24(6):17[9]王文栋,张生良,李剑等.一种线性辨识系统动态模型的自寻优算法.航空动力学报,2003,18(3):429~431[10]陶大锦,柯大观,袁柳斌等.直线伺服系统模型参数辨识及其实验研究.中国机械工程,2013,24(7):915~921[11]童余德,周永余,陈永冰.基于MATLAB的卡尔曼滤波法参数辨识与仿真.船电技术,2009,29(8):47~50[12]潘大夫.电动舵机系统建模及控制算法.四川兵工学报,2013,34(9):1~4[13]刘辉.交流伺服系统及参数辨识算法研究.硕士学位论文.南京：南京航空航天大学,2005[14]王明泉等.信号与系统.北京：科学出版社，2008[15]余成波张莲胡晓倩.自动控制原理.第二版.北京：清华大学出版社，2008毕业论文开题报告２．本课题要研究或解决的问题和拟采用的研究手段（途径）：2.1本课题主要解决的问题通过对设计题目的深入了解，分析了本课题研究可能遇到的一些问题：(1)构建系统模型:导弹舵机控制系统往往是一个三阶线性系统,实验是在空载扫频下完成的。如何利用实验数据，利用系统辨识的方法计算出所有系统参数，是本论文要完成的工作。(2)系统辨识方法的选择：经典辨识方法中有频率响应法、脉冲相应法、最小二乘类辨识方法等。算法决定了系统辨识的可靠性。(3)辨识流程的计算机实现：学习使用matlab；编写程序，实现系统辨识过程；利用仿真的方法验证上述程序的正确性。2.2本课题的研究手段2.2.1系统工作原理图1基本设计流程图本课题的基本设计流程如图1所示。对导弹舵机控制系统学习了解，构建系统模型，获取实验数据并进行数据预处理。选择辨识算法仿真，根据仿真结果判定辨识方法是否最优，完成系统辨识。2.2.2构建系统模型直流电动机是是舵机控制系统的关键组成部分,其原理是将电信号转变成机械运动,它的运动方程可由如下四个方程表达baaaaaERidtdiLu22dtdJTTTiKTdtdKEmgesLMBaTMmEb式中,au为电枢电压(V),ai为电枢电流(A),La为电枢总电感(H),aR为电枢总电阻(),bE为电机反电势(V),m为电机转动的角度(rad),MT为电机转矩(mN),LT为折算电机轴的负载转矩(mN),BT为加速转矩(mN),gesJ为折算电机轴的总转动惯量(2mkg),EK为反电势系数(radsV),TK为转矩系数(AmN)。数学推导后,假设舵机空载条件下,电机的传递函数为)()(2ETagesagesTKKsRJsLJsKsG。2.2.3系统辨识方法的选择最小二乘类辨识方法，在这种辨识方法中，首先给出模型的结构，在结构框架下确定系统模型的最优参数。这类具有格式规范的辨识方法可以演绎成递推形式，已经渐渐替代了经典的辨识算法，成为多数研究者所采用的方法，所以算法初步选择最小二乘类辨识方法。系统辨识是通过建立动态系统模型，在模型输入输出数据的基础上，运用辨识方法对模型参数进行辨识，从而得到一个与所观测的系统在实际特性上等价的系统.应用最小二乘法对系统模型参数进行辨识的方法有离线辨识和在线辨识两种.离线辨识是在采集到系统模型所需全部输入输出数据后，用最小二乘法对数据进行集中处理，从而获得模型参数的估计值；而在线辨识是一种在系统运行过程中进行的递推辨识方法，所应用的数据是实时采集的系统输入输出数据，应用递推算法对参数估计值进行不断修正，以取得更为准确的参数估计值.由于在线辨识方法具有实时采集系统输入输出数据，实时辨识模型参数，且占据计算机存储量小的优点，因此与离线辨识相比，在线辨识方法得到了更为广泛的应用.在线辨识的参数估计的最小二乘递推算法如下：)()1()1()()1()]1()()1(1)[1()()1()]()1()1()[1()()1(1^^^kPkxkKkPkPkxkPkxkxkPkKkkxkykKkkTTT递推初值：)0(^任意值；IP2)0(，取计算机容许的最大值。式中x与y分别为系统的输入输出，^为参数估计值，K为增益矩阵，1)()(mTmxxmP其最优性准则函数为：miieJ12)(，其中m为数据采集的次数，e为残差向量。2.2.4辨识流程的计算机实现基于系统辨识原理和方法的基础上，需要设计如何将辨识流程转换成计算机实现。这就需要仔细分析辨识流程的总体结构以及其中的各个步骤的先后顺序，互相衔接等。本课题选择离线辨识算法：这是一种批处理算法，通过已经采集得到的系统输入输出数据进行计算。首先对数据要进行预处理，在选择好辨识算法后，经过一次计算就得到系统的模型参数，得到模型之后，再作仿真验证。这种算法的实现思路是：每个步骤均是所有数据参与计算，没有新数据添加进来，算法只需走完一遍即可得到辨识结果。毕业论文开题报告指导教师意见：指导教师：年月日所在学院审查意见：负责人：年月日