一、一种实现有滞后SISO系统频域参数辨识的新算法（论文文献综述）
杨雪梅[1]（2021）在《像移补偿装置系统建模及控制研究》文中提出像移补偿装置因具有高稳定性、高灵活性、结构简单等优点,已经成为不可缺少的测试惯性器件装置。不仅在航空航天、军事方面,而且在民用工业等领域内也得到广泛应用,其精度对惯性元件的测试结果也存在直接影响。到目前为止,对像移补偿装置研究主要涉及其软硬件设计、动力学分析、像移补偿装置解耦等方面,但关于像移补偿装置系统控制技术方面的研究还不完善,然而要想获得最佳的控制性能,实现精密控制就显得尤为重要。本文以像移补偿装置为研究对象,主要工作如下:（1）像移补偿装置系统建模按照技术指标对自行设计的像移补偿装置机械结构进行描述。根据像移补偿装置三个轴架在三个自由度下运动特点,对各轴框架坐标系进行定义,推导出三个轴架固连的坐标系转动角度相互之间的转化关系,为系统解耦做铺垫。最后根据像移补偿装置的总体尺寸、驱动方式确定了电机型号,并对其进行系统建模,为系统辨识奠定基础。（2）在像移补偿装置各轴架运动学模型基础上进行解耦分析根据重力矩在相邻两个轴架间的转换关系式,得到像移补偿装置三个轴架的运动学方程,并在此基础上对装置三个轴架耦合性进行分析。又根据李导数算子得到解耦控制律,并用Matlab中的Simulink模块搭建解耦控制器,对其进行仿真,为下面像移补偿装置非线性系统辨识和控制算法的设计与分析打下基础。（3）提出一种改进布谷鸟搜索算法对像移补偿装置非线性Wiener系统进行辨识提出一种改进的动态自适应发现概率的布谷鸟搜索算法（Adaptive Probability of Cuckoo Search algorithm,APCS）,根据布谷鸟的飞行机制来动态调整发现概率取值实现对非线性Wiener系统模型参数辨识。同时选取两组标准测试函数对传统布谷鸟算法（Cuckoo Search algorithm,CS）、自适应步长布谷鸟搜索算法（Adaptive Step size Cuckoo Search algorithm,ASCS）及APCS算法进行性能比较,并通过系统辨识采集到的实验数据对APCS的全局搜索能力进行验证。（4）设计一种滑模变结构控制器用于所辨识的像移补偿装置系统针对像移补偿装置系统的非线性与不确定性,设计一种基于改进趋近律的滑模变结构控制算法,即在双幂次趋近律基础上增加指数项。将滑模控制方法以s=1为临界值,将系统到达滑模面分为两个阶段,加快系统的响应速度,并降低系统抖振,减小稳态误差。然后根据提出的控制策略进行控制器设计,借助李雅普诺夫稳定性（Lyapunov stability）对其进行收敛性分析。最后,根据设计的控制器利用Matlab中的Simulink模块搭建控制系统,并通过阶跃输入信号与正弦输入信号下得到的系统响应曲线对系稳定性进行分析,验证其合理性与有效性。
胡钰[2]（2020）在《人机协作机器人的碰撞检测方法研究》文中提出随着工业社会发展,人们对于产品的个性化、定制化需求也逐渐提高。先进制造逐渐成为了未来制造业发展的趋势,现有传统工业机器人的运动灵活性、非结构化环境适应性与智能性的严重不足也逐渐暴露出来。针对这些问题人机协作机器人也应运而生,在人机协作的应用中机器人和人需要共享工作空间,为了保护协同工作时人的安全对于机器人碰撞检测的研究具有重要意义。本文基于六自由度协作机器人,提出了一种新的机器人碰撞检测方法,主要工作和创新点如下:协作机器人的运动学建模。机器人运动学模型是控制机器人运动的基础,本文针对协作机器人机械结构特点,分别使用了 D-H法和解析法对机器人的正、逆运动学模型进行了建模,并使用仿真验证了有效性。协作机器人的动力学建模。机器人动力学模型能够建立它的位姿、运动状态和关节力矩之间的联系。本文使用牛顿-欧拉法建立机器人动力学模型,选取离散傅里叶形式激励设计关节激励轨迹,并以动力学参数矩阵取最小条件数为优化目标求解激励参数。通过采集激励下的数据对最小参数集进行了参数估计。机器人碰撞检测方法研究。为了区别外力是有人主动接触还是由碰撞产生,本文提出了基于频域分析的检测方案,对外力矩值设置滑动观察窗,选取发生碰撞时力矩突变所对应的高频部分进行求导并过滤,其结果大小表示了碰撞发生的激烈程度。通过实验证明新算法能够有效甄别出发生碰撞时的高频力矩值,而对主动触摸和负载变化造成的外力矩缓慢变化能有效区分。结合频域分析和传统固定阈值这两种方法能够对机器人当前处于正常运行、人为干预还是发生碰撞之间做出判断,对机器人应对不同状况的反应策略做出指导。
王夏明[3]（2020）在《基于积分不等式的多时滞电力系统稳定性研究》文中提出电能作为当今社会发展最重要的能源之一,在国计民生中担任着重要角色。我国电力系统日趋复杂,对于发电能源的利用效率要求越来越高,所以,对电力系统稳定性的要求日益增加。在“西电东送,南北互供,全国联网”原则的指导下,我国正在建设适应大规模电能跨区传输的区域互联电网。大型互联电网,加强了各个区域电网的电气联系,提高了电网运行的经济性,但是同时也使得电网运行工况更为复杂,导致危害系统稳定运行的区域间低频振荡时有发生。这种情况下,仍采用仅依靠本地信号的局域控制方法,已经难以对广域电力系统进行准确的稳定控制,因此电力系统的广域控制方法应运而生。广域测量系统的出现,大力推动了大型互联电力系统稳定控制技术的发展。由于采用远方控制信号,其延时不可忽略不计,提前准确分析广域时滞电力系统的稳定性,对其可靠运行具有举足轻重的作用。本文针对广域电力系统中的信号传输时滞情况做了较为深入的研究,主要内容包括:（1）针对互联的广域电力系统,考虑多条二次回路存在传输时滞,以及存在参数时变不确定性扰动的影响,然后在描述无时滞电力系统的微分代数方程基础上,加入时滞项以及不确定性扰动项,分别推导了用于研究其稳定性、鲁棒稳定性的数学模型;（2）给出了适用于多时滞控制系统的改进稳定判据,在LyapunovKrasovskii泛函增广向量中加入二重积分项,而且也剔除了泛函中的冗余部分,构造了描述系统更优的泛函,然后采用保守性非常小的改进积分不等式,界定泛函求导后仍存在的积分项,最后推导出线性矩阵不等式格式的多时滞电力系统改进稳定判据。该判据有着更加自由的求解空间,所以保守性非常小,而且并没有引入额外的松散变量,所以此判据决策变量非常少,具有良好的计算效率。该稳定判据比目前已有判据的保守性小,除此之外,还能够有效计算出系统多个时滞稳定区间,并且计算结果是准确的,目前别的判据都不能揭示这一现象;（3）在适用于多时滞控制系统改进稳定判据的基础上,继续考虑广域时滞电力系统受到范数有界时变参数不确定性扰动的影响,通过构造更优的Lyapunov-Krasovskii泛函,然后配合改进积分不等式,同时应用两个引理处理扰动项,推导出线性矩阵不等式格式的多时滞控制系统改进鲁棒稳定判据。该判据充分利用多时滞不确定系统的时滞边界信息,来提供额外的求解自由度,所以此判据的保守性非常小。本论文推导的多时滞电力系统稳定判据以及鲁棒稳定判据,能够给实际广域电力系统的稳定分析和控制设计提供参考,无论是在理论研究上,还是在工程应用中,均具有重要意义。
李建锋[4]（2020）在《基于动态系统辨识的涡扇发动机传感器故障诊断方法研究》文中研究指明随着机器学习与人工智能的发展,基于数据驱动的建模方法在没有系统过程先验知识的情况下也可以获得复杂系统的精确输出,基于系统辨识理论开展了发动机传感器故障诊断方法的研究,主要研究内容为:首先,对DGEN380涡扇发动机开展了系统辨识建模研究,完成了发动机在3种典型工况下的系统辨识实验设计与数据采集工作。在发动机3种典型工况下的小邻域内将DGEN380发动机视为线性系统,采用预测误差FPE准则选择合适的线性系统模型结构,并基于最小二乘原理RLS（Recursive Least Square Algorithm）完成了对发动机线性系统的辨识。随后采用了一种能够对线性系统模型结构和参数同步辨识的UD分解算法,并将UD分解算法其推广到MIMO线性系统的模型辨识。然后,将DGEN380发动机视为非线性系统,并采用非线性自回归滑动平均NARMAX模型建立发动机非线性模型。提出一种基于AIC（Akaike Information Criterion）显着性准则的前向选择法对NARMAX模型结构进行选择。鉴于LOLIMOT（Local Linear Model Tree）网络模型较强的非线性映射能力且能够反映非线性系统阶次和数据空间结构,基于LOLIMOT网络分别建立了从发动机燃油输入到主要输出变量的非线性模型。通过对比线性辨识方法和非线性辨识方法发现,非线性辨识模型精度高于线性辨识模型,但可通过增加模型阶次来提高线性模型的预测精度。为了解决线性系统传感器故障诊断问题,提出一种改进RLS辨识算法,将传感器故障参数视为待辨识参数,通过最小化损失函数指标获得故障参数的最优估计,将选择遗忘机制与RLS算法相结合,用于解决时变线性系统传感器故障诊断问题。同时,提出了一种改进NARMAX模型用于非线性系统传感器故障诊断。针对复杂系统出现的传感器故障种类识别问题,将小波分解理论和故障特征提取结合,根据传感器故障在线辨识算法和故障种类识别程序设计了一种适用于复杂系统传感器故障在线辨识结构,并通过某一正弦型传感器故障信号验证了故障诊断结构的合理性。
肖玉月[5]（2017）在《不加外部测试信号下的多变量模型辨识方法研究》文中提出系统的频率响应通常包含系统变化的动态特性,频域算法的研究也日益引起研究人员的关注,尤其是在多变量辨识领域。由于生产过程频率响应的解析式不容易找到,常用做法是向系统施加一定形式的测试信号,然后由响应曲线来获得频率响应。但是考虑到安全问题,工业过程并不总是有条件进行信号测试的,本文不对系统加外部测试信号,选取闭环系统的正常运行数据,对多变量系统的频域辨识算法进行了研究。不对多变量系统加外部测试信号,选取系统由一个稳态值变化到另一个稳态值的输入输出数据。对测量信号进行差值处理,转换成可以做Laplace变换的新信号,再对采样时段上的信号分段做线性近似,将整个时段的Laplace积分值转换成一个加和数值计算式,从而得到系统的频率响应数据;之后选取二阶加纯滞后模型进行模型适配,通过幅值条件和相角条件,得到含有待辨识参数的线性方程组,然后采用最小二乘一次完成算法、最小一乘线性回归方法和近似最小一乘递推方法得到系统的传递函数模型;并针对含有非最小相位的多变量系统,改变了算法的模型适配条件。仿真实验验证了本文算法的准确性和良好的计算性能,对过程受噪声干扰时的辨识结果也说明了本文算法优秀的鲁棒性,并对受噪声干扰的数据做了滤波处理,得到了更准确的辨识模型。
张洪进[6]（2017）在《基于抽象粒子群—遗传算法的三轴测试转台控制器设计》文中提出随着科技的日新月异,国防事业与科学技术的关系日益密切,其中仿真技术的发展既能节省国防产品研发过程的物力、人力,还能避免很多研发事故。作为导弹等飞行器的地面半实物仿真平台,三轴转台可模拟飞行器在空间的滚转、俯仰及偏航等各种运动。传统三轴仿真转台控制系统设计主要通过拼凑参数或直接分析转台内部各个组成元件,计算转台内部控制系统特性,由此展开控制器设计。传统设计方法不仅过程繁琐,偶然性也很高。因设计算法不具有通用性,故设计其它的转台轴时必须重新设计。为保障测试转台的精确性及设计控制系统的高效性,本文主要研究不同转台控制结构设计的通用算法,对转台控制器进行设计,并提出了一套可应用于控制器设计过程的新型智能优化算法:抽象粒子群-遗传算法。本文主要研究内容及保障设计通用性的措施如下:1)、转台系统内部结构的建模:首先对该型号转台的通用结构及主要组成元件的控制特性进行分析,得到含未定参数的通用模型。然后对待建模转台轴的扫频系统输入端施加正弦波,通过检测扫频系统的输出端信号相对于输入信号的幅值增益及相位偏移,在该类型转台通用结构模型的基础上,应用抽象粒子群-遗传算法的迭代计算,求得通用模型的全部未定参数,完成特定转台轴的建模。并运用抽象粒子群-遗传算法求出该转台轴内部结构模型中各个参数的误差范围。2)、采用控制器等效设计方法,将系统各个控制器等效变换为内外两个等效控制器,基于上步得到的转台轴内部模型,依次设计内外两个等效控制器,随后将两个等效控制器分解为系统各个控制器,完成对系统控制器的设计。3)、将上步设计结果代入实际转台控制系统,在实际转台轴中,通过对比实验得到系统闭环频域特性与要求频域特性,验证设计控制器的有效性与准确性。进而对得到的转台系统控制器完成校正,使校正后的控制器最终完成设计任务。4)、本文在设计通用化的转台设计结构之外,还提出了一种新型智能优化算法:抽象粒子群-遗传算法,该算法在传统粒子群与遗传算法基础上,通过融合其他各种算法的有效环节,使该算法在保障执行时间的情况下,优化搜索性能大大改进。
白菲菲[7]（2016）在《基于广域量测的电力系统动态响应建模及区域间振荡阻尼控制》文中提出针对复杂的电力系统,其传统的动态特性分析的方法主要是利用电力系统的详细模型进行仿真或线性化分析,但分析的准确性依赖于所采用的模型和参数的准确性。在运行工况复杂多变的实际电网中,电网的详细模型无法随着实际工况的改变而实时更新,基于详细模型的分析结果可能和实际电网的实际运行状态差别很大,这必将直接影响到动态特性分析计算的准确性。而广域量测系统（Wide-Area Measurement System, WAMS）的大量同步相量测量单元（Phasor Measurement Unit, PMU）实测数据可反映电力系统的实际动态特性,因此,通过辨识技术建立可以直接反映系统实际运行特性的数学模型对电力系统的稳定性分析和控制具有重要意义。论文所有研究均以可获得的量测数据为基础,针对动态响应缺失问题,建立了量测点之间的动态响应模型；针对区域间振荡问题,建立了系统的等值模型,设计了广域阻尼控制器并在实际硬件平台上实现了在线控制。论文主要由以下几部分组成：（1）因为论文的大部分研究均采用线性建模分析的方法,所以首先利用线性系统理论研究了实际大电网的线性特性,采用扰动后的动态响应数据,分别对美国东部互联电网（Estern Interconnection, El）和中国华北-华中互联电网的线性特性进行了研究并给出了定性和定量的结论。（2）建立了相同类型不同地点的量测信号之间的动态响应估计模型,提出了两种建模信号量测点选择的方法：第一种方法是线性相关性指标的方法,并结合量测点的实际地理位置提出了可以形象展示量测点动态响应相关性的相关性地图的概念,文中对美国的EI电网进行了详细研究并建立了美国EI电网的相关性地图,划分了动态响应强相关区域；第二种方法为基于非线性的几何模板匹配的聚类方法对所有量测信号进行分群。采用文中提出的这两种建模信号量测点的选择方法可以降低建模的复杂度和提高估计的准确度。针对所提出的方法,均采用仿真数据和实测数据验证了其正确性和有效性。（3）论文设计了基于广域量测的电力系统区域间振荡自适应阻尼控制系统并在实际硬件平台上对所提方法进行了验证。基于量测建立可以表征系统主导振荡特性的多输入多输出传递函数模型,提出了基于量测的广域阻尼控制的控制回路选择方法,针对主导振荡模式将多输入多输出模型转化为可以表征主导振荡模式的单输入单输出的控制模型,并将单输入单输出模型应用到在线控制中,设计了可以在线更新控制器参数并且在当地补偿时滞的自适应广域阻尼控制系统,并在实际的四机两区硬件测试系统平台上实现了多种扰动类型下的自适应广域阻尼控制。
王谦[8]（2015）在《基于粒子群算法的多变量闭环系统辨识》文中进行了进一步梳理近些年来,闭环系统辨识一直是自动控制领域的研究热点之一。对于闭环系统的辨识,其有效特征信息要比开环系统辨识少很多,并且由于反馈的存在,使得系统的输出噪声和输入总是相关的,那么用传统的辨识方法对含有反馈通道的对象模型进行辨识,很难得到精确的结果。基于以上原因,本文提出了一种对输入信号不敏感,可以用任意信号作为输入信号的新的辨识方法CPSO,用此方法来辨识多变量闭环系统,可以得到良好的辨识效果。本文首先介绍了课题研究的背景和目的,经典的最小二乘辨识法、辅助变量法以及递推广义增广最小二乘法,比较了这几种方法的适用噪声模型并分别对其进行仿真；然后针对闭环时滞系统模型的结构特点,提出用粒子群优化算法对其进行辨识,通过仿真实例证明该方法的可行性；基本的粒子群算法虽然可以用来辨识闭环时滞系统,但是由于基本的粒子群算法容易陷入局部最优,导致辨识结果不够准确,所以在此基础上本文提出了基于CPSO算法的闭环系统的辨识方法。该方法主要是通过混沌系统所特有的遍历性特点来实现的,可以防止搜索过程中的演化算法陷入局部极小的优化机制。用该方法分别对单变量系统和多变量系统进行了仿真研究,对于单变量系统的辨识采用基于CPSO频域响应的辨识方法；对于多变量系统的辨识,首先把多变量系统经过多次加入阶跃响应测试来转化成多个单变量系统,然后再用CPSO算法对多变量系统的每个子系统进行辨识,最终得到待辨识的多变量系统的模型参数。
潘晖[9]（2013）在《先进控制优化整定方法及电站控制应用研究》文中指出电站热力系统是能源供应的主力和耗煤大户，是节能减排的桥头堡，必须朝高效低污染方向发展。随着现代热力系统的大型化和复杂化，特别是热力发电机组向高参数、大容量、高度自动化的发展，其控制水平对安全、经济运行具有举足轻重的作用。目前，大型火力发电厂普遍采用大型分布式控制系统或集散控制系统（distributed control system，DCS）来对全厂设备进行监控和管理。这些DCS依然停留在控而不优的状态，还没达到物尽其用的高度。热力系统控制与优化方法的研究目标是设法提高设备运行的安全性和经济性：一方面，将过程参数控制在一定范围之内是系统安全运行的重要保障；另一方面，提高系统某些重要参数的控制精度，也能间接促进热力系统运行经济性的提升。对于热力系统的自动控制而言，最大的难点来自于系统本身强非线性、强耦合以及大滞后的特点，同时由于负荷波动以及燃料特性变化又增加了系统的不确定性，从而导致了传统控制方法的性能恶化甚至失效。因此，针对电站热工过程的上述特点和要求，一方面，发展更为先进的热工过程控制理论和技术势在必行，另一方面，在现有设备和技术的基础上，进一步优化和提高控制系统的性能很有必要。针对电站被控对象的特点，本文分别从单输入单输出（single-inputsingle-output, SISO）系统和多输入多输出（multi-input multi-output, MIMO）系统的角度，以及从针对被控对象有模型，到仅有被控对象输入输出试验数据两方面着手，进行了PID控制器参数的优化整定研究，主要研究内容和创新点包括：1)提出了一种应用改进二进制差分进化算法（modified binary differentialevolution algorithm, MBDE）对PI/PID控制器参数进行优化整定的方法。首先，基于参数稳定域理论，预先确定保证闭环系统稳定的PI/PID控制器参数的约束范围。其次，根据实际问题的需要，结合相应的性能指标，设计恰当的复合性能准则作为优化算法的优化目标，并采用MBDE智能优化算法对优化目标进行优化，从而得到PI/PID控制器的最优参数。最后，将该方法分别应用于针对某循环流化床床温和一个非最小相位系统的PI/PID控制器的参数整定。仿真结果表明，通过上述方法设计的PI/PID控制器，跟传统方法相比，实现方式简单灵活，可以满足闭环系统动态性能的特殊需求。2)针对系统在闭环有噪声影响情况下，提出了采用基于数据驱动的虚拟参考反馈整定（virtual reference feedback tuning, VRFT）方法，对已知结构的控制器参数进行再整定的方法。首先，利用输入输出数据对闭环系统的灵敏度函数进行辨识，并利用它构建新的虚拟开环输入输出数据。然后，利用开环状态下标准VRFT的方法进行控制器参数再整定。通过对一个Benchmark问题中的控制器参数的重新整定，对所提出的方法进行了验证。同时，针对PID控制器的一般型式，给出了基于VRFT的闭环含噪声系统进行PID控制器参数整定的一般步骤，并通过一个实例，说明了该方法的有效性和实用性。3)针对包括电站热工过程在内的一般工业对象，一般都具有存在时延的特征，无论系统是自衡对象还是非自衡对象，均视为含非最小相位零点的对象，提出了采用VRFT方法并利用MBDE寻优对PID控制器参数进行整定的统一方法，并将该方法应用于带水泵的锅炉凝结水补水箱（非自衡系统）的水位控制以及主蒸汽汽温的串级控制（自衡系统）。仿真结果表明，这种方法具有广泛的适用性。4)提出了一种可将SISO系统中基于增益和相位裕度规范的PID控制器参数整定方法扩展到能实现对角优势的MIMO系统中的方法。首先利用一个前置补偿器，将该MIMO系统变为一个对角占优的系统；然后，采用直接Nyquist阵列（direct Nyquist array, DNA）的方法，利用反正弦函数在（0,1）区间的可线性化，将在SISO系统中基于增益和相位裕度规范的PID控制器参数整定方法，推广到MIMO系统中，并且据此设计了锅炉—汽轮机系统（boiler-turbine unit, BTU）的协调控制系统，并且与现有的协调控制器设计方法进行了仿真比较。仿真结果表明，该方法与现有的方法—Tan’s方法相比，主要性能参数优越，形式简单，尤其是它可以定义系统的鲁棒性。5)针对VRFT在MIMO系统领域应用的不足，提出了将VRFT方法应用到系统可实现对角优势情形下的策略。由于结构上的限制，特别是矩阵运算中乘积的不可交换性，VRFT并不能直接应用于MIMO系统，原则上只能应用于完全解耦的系统。通过研究表明，对于可实现对角优势的系统，在工程领域，也可以采用VRFT方法进行控制器设计，并以已知的BTU为例，进行了基于VRFT方法的协调控制器设计，取得了满意的结果。6)对工业生产实际应用，提出在不引入第三方系统的前提下，利用已有DCS系统的组态功能，对FOPDT（first-order plus dead time）和IPDT（integralplus dead time）模型的参数进行在线辨识和PID控制器参数进行自整定的方案并实现之。辨识算法采用鲁棒性较强的面积法，并对算法进行合理改进简化以规避组态功能受限的影响，而对PID参数整定方法则选择了几种典型方法，并在生产实践中进行了实际效果的检验比较。试验结果表明，该方法对于工作在一般噪声环境的系统，均有良好的品质。
吴军[10]（2012）在《网络环境下基于频域的分数阶系统辨识与控制研究》文中进行了进一步梳理系统模型的精确与否和控制器的好坏对系统的稳定和控制性能有着重要的影响。传统的整数阶建模方法以及PID整定方法因其局限性,对复杂系统无法精确描述并进行有效控制。分数阶的系统辨识以及控制器设计方法以其系统建模精度高和控制效果好逐渐成为研究的热点。本文首先研究分析了基于网络环境下分数阶系统建模以及分数阶PID控制器的设计方法,对分数阶微积分进行了分析,指出了基于时域方法的分数阶系统分析的复杂性和局限性。采用基于频域的分数阶系统分析方法,对分数阶系统进行建模和控制。本文的主要工作包括：在分数阶系统辨识方面,使用基于频域的辨识算法对系统进行辨识。针对含延时的分数阶系统传递函数模型,对阶次扫描法进行改进,得到阶次延时扫描算法。然后对系统频域响应数据进行分析,得到分数阶系统精确的模型。对于多入多出系统,在有效辨识其系统阶次和延时的基础上,辨识出其状态空间方程系统矩阵A,控制矩阵B以及输出矩阵C。本文分析了分数阶PID控制器的特性以及优点,采用了基于频域的分数阶系统分数阶PID控制器设计方法。对于复杂系统,加入了两个可调参数参数λ、μ,系统可以获得良好的控制效果。特别的对于带延时的分数阶系统进行了研究,得出了含延时的分数阶系统的分数阶PID控制器参数整定算法。最后,本文对基于matlab/simulink的truetime工具箱进行了介绍,建立了网络环境下的分数阶系统模型。对于网络环境下的系统延时进行了延时和掉包分析,得出了网络延时和数据掉包率对系统的影响。
二、一种实现有滞后SISO系统频域参数辨识的新算法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、一种实现有滞后SISO系统频域参数辨识的新算法（论文提纲范文）
（1）像移补偿装置系统建模及控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题概述 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 课题研究背景及意义 |
| 1.2 像移补偿装置研究现状 |
| 1.2.1 国内外像移补偿装置发展现状 |
| 1.2.2 系统辨识发展现状 |
| 1.2.3 控制方法研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容 |
| 第2章 像移补偿装置系统建模 |
| 2.1 像移补偿装置整体结构描述 |
| 2.1.1 性能指标及功能 |
| 2.1.2 装置机械结构设计 |
| 2.1.3 各轴坐标系定义 |
| 2.2 像移补偿装置伺服控制系统描述 |
| 2.3 像移补偿装置系统建模 |
| 2.3.1 确定驱动电机型号 |
| 2.3.2 装置系统建模 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 像移补偿装置运动学建模及解耦分析 |
| 3.1 三轴架运动学建模 |
| 3.1.1 俯仰轴架运动学建模 |
| 3.1.2 偏航轴架运动学建模 |
| 3.1.3 横滚轴架运动学建模 |
| 3.2 三轴架运动学耦合仿真分析 |
| 3.3 像移补偿装置解耦 |
| 3.3.1 基于李导数解耦 |
| 3.3.2 解耦仿真分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 像移补偿装置控制系统辨识 |
| 4.1 像移补偿装置控制系统辨识 |
| 4.1.1 控制系统辨识策略 |
| 4.1.2 控制系统描述 |
| 4.2 像移补偿装置控制系统辨识算法 |
| 4.2.1 基本布谷鸟搜索算法 |
| 4.2.2 改进的布谷鸟搜索算法(APCS) |
| 4.2.3 算法性能测试 |
| 4.3 像移补偿装置控制系统辨识实验 |
| 4.3.1 实验设置 |
| 4.3.2 辨识实验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 像移补偿装置系统控制策略 |
| 5.1 滑模变结构控制原理 |
| 5.1.1 滑动模态的概念 |
| 5.1.2 滑模变结构控制界定 |
| 5.1.3 滑模变结构控制原理 |
| 5.2 基于改进趋近律的滑模变结构控制器设计 |
| 5.2.1 滑模变结构控制系统抖振现象 |
| 5.2.2 改进的双幂次指数趋近律 |
| 5.2.3 滑模变结构控制器设计 |
| 5.2.4 收敛性分析 |
| 5.3 三轴控制系统仿真结果及分析 |
| 5.3.1 控制系统搭建 |
| 5.3.2 控制系统仿真分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 |
（2）人机协作机器人的碰撞检测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 课题研究背景及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 本文研究内容和章节安排 |
| 2 协作机器人碰撞检测实验平台介绍 |
| 2.1 实验平台组成 |
| 2.2 本体 |
| 2.3 控制柜和示教器 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 协作机器人运动学研究 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 正运动学模型的建立 |
| 3.3 逆运动学模型的建立 |
| 3.4 运动学仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 协作机器人动力学研究 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 动力学建模方法介绍 |
| 4.3 动力学建模 |
| 4.4 参数读取与处理 |
| 4.5 动力学参数辨识 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 协作机器人碰撞检测方法 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 基于固定阈值的碰撞检测 |
| 5.3 结合频域分析的碰撞检测 |
| 5.4 机器人碰撞检测实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（3）基于积分不等式的多时滞电力系统稳定性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 广域测量系统 |
| 1.2.1 广域测量系统的发展 |
| 1.2.2 广域测量技术的应用 |
| 1.2.3 基于广域测量系统的典型工程应用 |
| 1.3 电力系统中的时滞环节 |
| 1.3.1 广域控制中的时滞环节 |
| 1.3.2 智能电网下的时滞环节 |
| 1.4 时滞电力系统数学模型 |
| 1.5 时滞系统稳定性研究方法 |
| 1.5.1 频域法 |
| 1.5.2 时域法 |
| 1.6 国内外研究现状 |
| 1.7 本文主要研究内容 |
| 第二章 时滞系统稳定理论与线性矩阵不等式 |
| 2.1 前言 |
| 2.2 动力系统平衡点的稳定性 |
| 2.2.1 平衡点及周期点概念 |
| 2.2.2 平衡点的分类 |
| 2.2.3 平衡点的稳定域 |
| 2.3 Lyapunov稳定性理论 |
| 2.4 时滞系统稳定性概念及相关结论 |
| 2.4.1 泛函微分方程 |
| 2.4.2 稳定性概念 |
| 2.4.3 Lyapunov-Krasovskii稳定性定理 |
| 2.5 线性矩阵不等式方法 |
| 2.5.1 LMI一般表示形式 |
| 2.5.2 LMI三类标准问题 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 多时滞电力系统改进稳定判据 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 多时滞电力系统改进稳定判据推导 |
| 3.3 稳定判据推导优越性讨论 |
| 3.4 仿真分析 |
| 3.4.1 经典二阶时滞系统 |
| 3.4.2 单机无穷大系统 |
| 3.4.3 WSCC三机九节点系统 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 多时滞电力系统改进鲁棒稳定判据 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 多时滞电力系统改进鲁棒稳定判据推导 |
| 4.3 仿真分析 |
| 4.3.1 经典二阶时滞系统 |
| 4.3.2 单机无穷大系统 |
| 4.3.3 WSCC三机九节点系统 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文开展的主要工作 |
| 5.2 后续研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文情况 |
| 基金资助声明 |
（4）基于动态系统辨识的涡扇发动机传感器故障诊断方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 航空发动机建模技术国内外研究现状 |
| 1.2.2 航空发动机传感器故障诊断技术国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第二章 发动机辨识实验设计与数据处理 |
| 2.1 系统辨识理论概述 |
| 2.1.1 系统辨识内容和步骤 |
| 2.1.2 系统辨识模型 |
| 2.1.3 常见系统辨识方法 |
| 2.2 涡扇发动机系统辨识实验设计 |
| 2.2.1 系统辨识对象 |
| 2.2.2 伪随机输入信号设计 |
| 2.2.3 多倍正弦和输入信号设计 |
| 2.3 实验数据处理与数据检验 |
| 2.3.1 实验数据零均值化与低通滤波处理 |
| 2.3.2 实验数据同步性检验 |
| 2.3.3 实验数据非线性和漂移性检验 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 涡扇发动机线性系统辨识方法研究 |
| 3.1 线性系统数学模型概述 |
| 3.1.1 连续型单输入单输出数学模型 |
| 3.1.2 离散型单输入单输出数学模型 |
| 3.2 基于最小二乘理论的发动机线性系统辨识 |
| 3.2.1 最小二乘基本原理 |
| 3.2.2 递推形式下的系统参数和噪声方差估计 |
| 3.2.3 基于最终预测误差准则的线性系统阶次辨识 |
| 3.2.4 发动机系统仿真 |
| 3.3 基于增广UD分解算法的发动机线性系统辨识 |
| 3.3.1 信息压缩矩阵和矩阵UD分解算法 |
| 3.3.2 矩阵UD分解与RLS算法结合用于发动机结构和参数辨识 |
| 3.3.3 适用于MIMO线性系统辨识的UD分解算法 |
| 3.3.4 基于残差自相关系数法的辨识模型检验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 涡扇发动机非线性系统辨识方法研究 |
| 4.1 非线性系统模型概述 |
| 4.1.1 Volterra级数模型 |
| 4.1.2 Hammerstein模型 |
| 4.1.3 Wiener模型 |
| 4.2 基于NARMAX模型的航空发动机非线性建模 |
| 4.2.1 NARMAX非线性模型的数学描述 |
| 4.2.2 NARMAX非线性模型参数求解方法 |
| 4.2.3 基于AIC信息准则的NARMAX模型结构选择 |
| 4.2.4 DGEN380发动机非线性建模 |
| 4.3 基于LOLIMOT网络模型的航空发动机非线性建模 |
| 4.3.1 局部线性模型树LOLIMOT网络 |
| 4.3.2 LOLIMOT神经网络的局部参数估计 |
| 4.3.3 LOLIMOT网络建立发动机非线性模型 |
| 4.3.4 发动机线性模型与非线性模型精度对比 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于系统辨识技术的传感器故障诊断方法研究 |
| 5.1 发动机传感器常见故障模式 |
| 5.2 基于辨识理论的线性系统传感器在线故障诊断方法研究 |
| 5.2.1 用于传感器故障诊断的改进RLS辨识算法 |
| 5.2.2 选择遗忘机制与RLS算法结合用于时变系统传感器故障诊断 |
| 5.2.3 线性系统传感器故障诊断仿真 |
| 5.3 基于辨识理论的非线性系统传感器故障诊断方法研究 |
| 5.3.1 故障情况下非线性系统的数学描述 |
| 5.3.2 用于非线性系统故障诊断的改进NARMAX结构 |
| 5.3.3 基于LOLIMOT网络的非线性系统传感器故障诊断方法研究 |
| 5.3.4 非线性系统传感器故障诊断仿真 |
| 5.4 基于小波理论的发动机传感器故障种类辨识研究 |
| 5.4.1 小波变换理论 |
| 5.4.2 传感器故障信号的特征提取研究 |
| 5.4.3 传感器故障种类识别 |
| 5.4.4 基于动态系统辨识的发动机传感器故障识别结构 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 全文结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 硕士学位攻读期间发表的论文成果 |
（5）不加外部测试信号下的多变量模型辨识方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 问题的提出与研究意义 |
| 1.2 可辨识性问题综述 |
| 1.3 多变量系统辨识综述 |
| 1.4 频域辨识方法综述 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 第2章 不加外部测试信号下多变量系统频率响应的获取 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 不加外部测试信号下多变量系统频率响应的获取 |
| 2.2.1 过程数据的测量 |
| 2.2.2 频率响应的获取 |
| 2.2.3 w的计算 |
| 2.3 仿真实验 |
| 2.3.1 例1——大时滞的多变量系统 |
| 2.3.2 例2——高阶的多变量系统 |
| 2.3.3 例3——有非最小相位的多变量系统 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于频率响应的多变量系统辨识算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 算法推导 |
| 3.2.1 最小二乘一次完成算法 |
| 3.2.2 最小一乘线性回归算法 |
| 3.3 仿真实验 |
| 3.3.1 仿真实例与结果分析 |
| 3.3.2 白噪声对辨识结果的影响 |
| 3.3.3 有色噪声对辨识结果的影响 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于频率响应的多变量系统辨识算法的改进 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 近似最小一乘递推算法 |
| 4.3 非最小相位系统的辨识 |
| 4.4 仿真实验 |
| 4.4.1 近似最小一乘递推方法的辨识结果 |
| 4.4.2 非最小相位系统的仿真与辨识 |
| 4.4.3 去噪方法 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）基于抽象粒子群—遗传算法的三轴测试转台控制器设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 国外转台控制设计研究综述 |
| 1.2.2 国内转台控制设计研究综述 |
| 1.2.3 转台控制设计未来趋势 |
| 1.3 研究内容及论文结构安排 |
| 1.3.1 研究内容及研究方法综述 |
| 1.3.2 研究关键点及难点分析 |
| 1.3.3 论文结构安排 |
| 第二章 抽象粒子群-遗传算法 |
| 2.1 智能优化算法综述 |
| 2.2 抽象粒子群-遗传算法概述及其适用范围 |
| 2.3 算法变异环节设计 |
| 2.4 算法交叉环节设计 |
| 2.5 算法淘汰环节设计 |
| 2.6 算法的自适应性 |
| 2.6.1 迭代收敛程度的量化 |
| 2.6.2 基于算法收敛程度的调整 |
| 2.7 算法执行效果对比与效果验证 |
| 2.7.1 优化问题及优化指标 |
| 2.7.2 四种优化算法求解效果对比 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 转台控制器内部控制结构建模 |
| 3.1 转台内部通用控制结构建模 |
| 3.1.1 系统内部元件的数学模型 |
| 3.1.2 系统内部控制结构的数学模型 |
| 3.2 转台系统扫频的数学模型 |
| 3.2.1 系统扫频的基本原理 |
| 3.2.2 转台系统的基本扫频测试模型 |
| 3.3 基于扫频分析获得转台闭环频域特性 |
| 3.3.1 系统扫频操作方法 |
| 3.3.2 系统扫频频域曲线的初步分析 |
| 3.4 基于单次扫频测试的转台控制系统建模 |
| 3.4.1 模型建模准确度的评价指标 |
| 3.4.2 基于单次扫频测试的模型求解迭代方法 |
| 3.4.3 基于建模结果的转台模型结构校正 |
| 3.4.4 基于单次扫频测试建模设计举例 |
| 3.5 基于多次扫频测试的模型求解 |
| 3.5.1 多次扫频测试求解控制模型的意义和必要性 |
| 3.5.2 多次测试求解的主次性能指标及优化策略 |
| 3.5.3 基于多次扫频测试的控制模型修正 |
| 3.5.4 基于多次扫频测试建模设计举例 |
| 3.6 转台负载对转台控制模型的影响 |
| 3.7 模型参数误差的辨识 |
| 3.7.1 系统建模误差量评定 |
| 3.7.2 系统模型参数误差量辨识策略 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 转台控制系统的控制器设计 |
| 4.1 参数化设计方法及系统总传递函数参数化 |
| 4.1.1 控制系统主要控制器的结构及参数范围选择 |
| 4.1.2 控制系统主要控制器的等效变换 |
| 4.1.3 根据系统开、闭环传递函数求解控制器参数 |
| 4.1.4 设计在不同载荷及输入幅值通用的控制器 |
| 4.2 系统控制器设计举例 |
| 4.2.1 该轴的传递函数模型 |
| 4.2.2 求解速度环增益控制器系数并设计内环等效控制器 |
| 4.2.3 求解位置环增益控制器系数并设计外环等效控制器 |
| 4.2.4 系统不确定性检验 |
| 4.3 转台控制器的实物验证 |
| 4.3.1 转台控制系统的软硬件结构 |
| 4.3.2 转台的测试实验验证结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 未来研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间发表的学位论文 |
（7）基于广域量测的电力系统动态响应建模及区域间振荡阻尼控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 电力系统动态响应建模 |
| 1.2.2 电力系统区域间振荡阻尼控制 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 电网扰动后的线性特性研究 |
| 2.1 前言 |
| 2.2 线性特性 |
| 2.3 美国东部互联电网仿真数据分析 |
| 2.3.1 仿真系统简介 |
| 2.3.2 算例分析 |
| 2.4 中国电网仿真数据分析 |
| 2.4.1 仿真系统简介 |
| 2.4.2 算例分析 |
| 2.5 可进行线性化分析的讨论 |
| 2.6 小结 |
| 第3章 基于线性方法的电力系统动态响应建模 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 建模的基本原理 |
| 3.2.1 动态响应估计模型 |
| 3.2.2 建模量测信号的选择 |
| 3.2.3 动态响应相关性地图 |
| 3.2.4 动态响应估计算法 |
| 3.3 算例研究 |
| 3.3.1 美国东部互联电网的仿真分析 |
| 3.3.2 基于美国东部电网的相关性指标鲁棒性分析 |
| 3.3.3 实测数据分析验证 |
| 3.4 小结 |
| 第4章 基于非线性方法的电力系统动态响应建模方法 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 基于量测的电力系统动态响应聚类研究 |
| 4.2.1 相空间重构 |
| 4.2.2 几何模板匹配算法 |
| 4.2.3 建模的基本原理 |
| 4.2.4 动态响应估计的基本步骤 |
| 4.3 算例研究 |
| 4.3.1 建模量测信号的选择 |
| 4.3.2 美国东部互联电网仿真分析验证 |
| 4.3.3 实测数据分析验证 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 电力系统区域间振荡自适应阻尼控制系统设计 |
| 5.1 前言 |
| 5.2 考虑时滞的自适应阻尼控制系统的设计原理 |
| 5.2.1 信号预处理 |
| 5.2.2 多输入多输出传递函数模型的辨识 |
| 5.2.3 单输入单输出传递函数模型的辨识 |
| 5.2.4 模型参数的实时估计 |
| 5.2.5 反馈信号和控制信号的选择 |
| 5.2.6 广域阻尼控制器的设计 |
| 5.2.7 时滞补偿环节的设计 |
| 5.2.8 控制系统的设计步骤 |
| 5.3 四机两区硬件测试系统算例 |
| 5.3.1 系统简介 |
| 5.3.2 在线辨识模型的建立及验证 |
| 5.3.3 控制器和时滞补偿环节的设计 |
| 5.3.4 典型扰动下的控制器的测试分析 |
| 5.3.5 控制器对变化时滞的适应性验证 |
| 5.4 16机68节点系统算例 |
| 5.4.1 系统简介 |
| 5.4.2 多输入多输出模型的建立 |
| 5.4.3 不同控制回路下的控制效果比较 |
| 5.5 小结 |
| 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录Ⅰ：HTB上的四机两区系统数据 |
| 附录Ⅱ：纽约/新英格兰16机系统参数 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
| 攻读博士学位期间的科研工作及获奖情况 |
（8）基于粒子群算法的多变量闭环系统辨识（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和目的 |
| 1.2 系统辨识研究的历史、现状及发展 |
| 1.2.1 系统辨识的定义及历史 |
| 1.2.2 闭环系统辨识的历史、现状及发展 |
| 1.2.3 多变量系统辨识的历史、现状及发展 |
| 1.3 系统辨识的原理 |
| 1.4 智能辨识研究的历史、现状与发展 |
| 1.4.1 基于遗传算法的系统辨识 |
| 1.4.2 基于人工神经元网络的系统辨识 |
| 1.4.3 基于粒子群算法的系统辨识 |
| 1.5 论文的主要内容 |
| 第2章 常用的系统模型及辨识方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 被控对象的模型与模型辨识 |
| 2.2.1 输入输出模型 |
| 2.2.2 状态空间模型 |
| 2.3 基本最小二乘法 |
| 2.3.1 基本原理 |
| 2.4 辅助变量法 |
| 2.4.1 基本原理 |
| 2.4.2 仿真实验 |
| 2.5 递推广义增广最小二乘法 |
| 2.5.1 基本原理 |
| 2.5.2 仿真实例 |
| 2.6 多变量系统的最小二乘辨识法 |
| 2.6.1 多变量系统的最小二乘辨识算法的基本原理 |
| 2.6.2 多变量系统的仿真实例 |
| 2.7 总结 |
| 第3章 基于粒子群优化算法的闭环系统的辨识 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 粒子群优化算法(PSO)的基本原理 |
| 3.3 基于PSO的闭环辨识算法 |
| 3.4 仿真研究 |
| 3.4.1 闭环时滞对象的辨识 |
| 3.4.2 学习因子取值对辨识结果的影响 |
| 3.4.3 输出噪声对辨识结果的影响 |
| 3.5 总结 |
| 第4章 基于模型分解的多变量开环系统的辨识 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多变量系统的模型分解 |
| 4.2.1 SM的分解 |
| 4.2.2 SSM的分解 |
| 4.3 基于模型分解的多变量开环系统的辨识 |
| 4.4 仿真实例 |
| 4.5 总结 |
| 第5章 基于CPSO的多变量闭环系统的辨识 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于频域响应的闭环辨识 |
| 5.3 CPSO算法 |
| 5.4 基于CPSO算法的频域响应辨识 |
| 5.5 基于CPSO的多变量闭环系统的辨识 |
| 5.6 仿真实例 |
| 5.6.1 单变量系统开环辨识仿真 |
| 5.6.2 单输入单输出闭环系统的仿真 |
| 5.6.3 多变量闭环系统的仿真 |
| 5.7 结论 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 |
（9）先进控制优化整定方法及电站控制应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的目的和意义 |
| 1.2 电站控制国内外研究概况 |
| 1.2.1 单变量对象的控制研究概况 |
| 1.2.2 多变量对象的控制研究概况 |
| 1.3 差分进化算法及其在控制中的应用 |
| 1.4 数据驱动控制研究概况 |
| 1.5 本文的主要工作和创新性 |
| 1.6 论文主要研究内容 |
| 第二章 基于 MBDE 和参数稳定域的 PID 控制器参数优化整定 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 改进二进制差分进化算法 |
| 2.2.1 概率估计算子 |
| 2.2.2 交叉操作 |
| 2.2.3 选择操作 |
| 2.2.4 参数选择 |
| 2.2.5 算法实现 |
| 2.3 PID 控制器参数稳定域及其确定方法 |
| 2.3.1 针对 FOPDT 模型的方法 |
| 2.3.2 针对 SOPDT 模型的方法 |
| 2.4 基于 MBDE 和参数稳定域理论的 PID 控制器参数优化整定方法 |
| 2.4.1 系统描述 |
| 2.4.2 分析 |
| 2.4.3 整定步骤 |
| 2.5 仿真研究 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于 VRFT 的闭环含噪声系统 PID 控制器参数整定 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 基于标准 VRFT 的控制器设计原理 |
| 3.2.1 一些假设和说明 |
| 3.2.2 基于标准 VRFT 的控制器设计方法 |
| 3.2.3 滤波器的设计 |
| 3.3 噪声数据的处理办法 |
| 3.3.1 IV 的选择 |
| 3.3.2 关于噪声数据的标准 VRFT 的控制器设计 |
| 3.4 闭环含噪声系统的 VRFT 方法 |
| 3.4.1 过程处于闭环运行状态时 |
| 3.4.2 一个 Benchmark 问题的再讨论 |
| 3.5 基于 VRFT 的闭环含噪声系统的 PID 控制器参数整定 |
| 3.5.1 基于 VRFT 的闭环含噪声系统的 PID 控制器参数整定方法 |
| 3.5.2 仿真实例 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于 VRFT 的时滞系统 PID 控制器参数优化整定 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 被控对象含一个非最小相位零点的情况 |
| 4.2.1 过程分析 |
| 4.2.2 改进的 VRFT 方法 |
| 4.3 被控对象含时延环节的处理办法 |
| 4.3.1 研究意义 |
| 4.3.2 模型分析 |
| 4.4 电站中的应用实例 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于增益和相位裕度规范的 MIMO 系统的 PID 控制器参数整定 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于增益和相位裕度规范的 SISO 系统的 PID 控制器整定方法 |
| 5.2.1 PI 整定公式 |
| 5.2.2 PID 整定公式 |
| 5.3 对角优势系统的 Nyquist 稳定判据 |
| 5.3.1 对角优势系统 |
| 5.3.2 对角优势函数矩阵的周数 |
| 5.3.3 对角优势系统的 Nyquist 稳定判据 |
| 5.4 MIMO 系统 PID 控制器的直接 Nyquist 阵列（DNA）设计 |
| 5.4.1 系统的对角优势化 |
| 5.4.2 Gershgorin 带的整形 |
| 5.4.3 PID 控制器的参数整定 |
| 5.5 仿真算例 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 基于 VRFT 的 MIMO 系统 PID 控制器参数优化整定 |
| 6.1 概述 |
| 6.2 基于 VRFT 的 MIMO 系统控制器设计 |
| 6.2.1 问题描述 |
| 6.2.2 MIMO 系统中 VRFT 方法应用的可行性分析 |
| 6.2.3 两种特殊情况 |
| 6.3 VRFT 方法在协调控制系统设计中的应用 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 基于电站 DCS 系统的 PID 控制器参数自整定的实现 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 电站 DCS 中的调节控制系统（MCS）简介 |
| 7.2.1 电站 DCS 简介 |
| 7.2.2 调节控制系统（MCS）简介 |
| 7.3 基于开环阶跃响应法的过程辨识原理 |
| 7.3.1 过程辨识的数据测试方法 |
| 7.3.2 针对 FOPDT 模型的参数辨识方法 |
| 7.3.3 针对 IPDT 模型的参数辨识方法 |
| 7.4 基于 DCS 的 PID 控制器参数自整定方法的实现 |
| 7.4.1 针对 FOPDT 和 IPDT 模型的 PID 控制器参数的整定方法 |
| 7.4.2 PID 控制器参数自整定方法在 DCS 中的实现 |
| 7.4.3 仿真研究 |
| 7.5 现场应用案例 |
| 7.5.1 电站典型 SISO 系统的 FOPDT 模型参数辨识结果 |
| 7.5.2 电站典型 SISO 系统的 PID 控制器自整定结果 |
| 7.6 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 论文总结 |
| 8.2 进一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者在攻读博士学位期间的科研成果 |
| 作者在攻读博士学位期间参与的项目 |
| 致谢 |
（10）网络环境下基于频域的分数阶系统辨识与控制研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 相关理论研究现状 |
| 1.2.1 网络控制系统研究现状 |
| 1.2.2 分数阶控制系统辨识研究 |
| 1.2.3 分数阶控制器设计研究 |
| 1.3 研究内容 |
| 2 分数阶系统理论基础 |
| 2.1 分数阶微积分的定义 |
| 2.2 分数阶系统的时域和频域分析 |
| 2.2.1 分数阶系统的时域分析 |
| 2.2.2 分数阶系统的频域分析 |
| 2.3 分数阶微积分的滤波器近似 |
| 2.3.1 Oustaoup递推滤波器 |
| 2.3.2 改进的Oustaloup滤波器 |
| 2.4 分数阶系统的数学描述 |
| 2.4.1 分数阶微分方程 |
| 2.4.2 传递函数方程 |
| 2.4.3 状态空间方程 |
| 2.5 分数阶PID控制器 |
| 3 基于频域的分数阶控制系统辨识 |
| 3.1 频域辨识概述 |
| 3.2 单入单出同元阶次系统辨识 |
| 3.2.1 分数阶系统模型与辨识问题描述 |
| 3.2.2 改进的阶次扫描频域辨识算法 |
| 3.2.3 仿真分析 |
| 3.3 多入多出同元阶次系统辨识 |
| 3.3.1 系统模型 |
| 3.3.2 多入多出分数阶系统频域辨识 |
| 3.3.3 实例仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于频域的分数阶PID控制器设计 |
| 4.1 分数阶PID控制器 |
| 4.2 改进的分数阶PID控制器频域整定 |
| 4.2.1 频域整定的约束方程 |
| 4.2.2 基于分数阶系统降阶的控制器整定 |
| 4.2.3 改进的系统降阶控制器频域整定 |
| 4.3 系统仿真实例 |
| 4.3.1 分数阶系统控制器 |
| 4.3.2 时滞分数阶系统控制器整定 |
| 4.4 分数阶系统的鲁棒性分析 |
| 4.4.1 分数阶系统参数变化 |
| 4.4.2 时滞系统参数变化 |
| 4.4.3 噪声信号对系统影响 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于Truetime的分数阶系统仿真研究 |
| 5.1 分数阶系统仿真概述 |
| 5.2 网络环境下的分数阶系统仿真平台构建 |
| 5.2.1 Truetime工具箱 |
| 5.2.2 分数阶系统数学模型 |
| 5.2.3 Truetime环境下分数阶系统 |
| 5.3 仿真分析 |
| 5.3.1 分数阶系统延时仿真 |
| 5.3.2 网络掉包仿真 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
四、一种实现有滞后SISO系统频域参数辨识的新算法（论文参考文献）
- [1]像移补偿装置系统建模及控制研究[D]. 杨雪梅. 长春工业大学, 2021(08)
- [2]人机协作机器人的碰撞检测方法研究[D]. 胡钰. 山东科技大学, 2020(06)
- [3]基于积分不等式的多时滞电力系统稳定性研究[D]. 王夏明. 广西大学, 2020
- [4]基于动态系统辨识的涡扇发动机传感器故障诊断方法研究[D]. 李建锋. 中国民航大学, 2020(01)
- [5]不加外部测试信号下的多变量模型辨识方法研究[D]. 肖玉月. 中国石油大学（北京）, 2017(02)
- [6]基于抽象粒子群—遗传算法的三轴测试转台控制器设计[D]. 张洪进. 上海交通大学, 2017(03)
- [7]基于广域量测的电力系统动态响应建模及区域间振荡阻尼控制[D]. 白菲菲. 西南交通大学, 2016(08)
- [8]基于粒子群算法的多变量闭环系统辨识[D]. 王谦. 华东理工大学, 2015(05)
- [9]先进控制优化整定方法及电站控制应用研究[D]. 潘晖. 上海大学, 2013(02)
- [10]网络环境下基于频域的分数阶系统辨识与控制研究[D]. 吴军. 北京交通大学, 2012(10)