【摘 要】
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该文在推导建立调节系统数学模型的基础上,对采样系统仿真方法进行了研究.简单介绍了最小二乘参数辨识的原理,采用直接辨识系统环节的参数,并用递推算法实现了调节系统的在线
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该文在推导建立调节系统数学模型的基础上,对采样系统仿真方法进行了研究.简单介绍了最小二乘参数辨识的原理,采用直接辨识系统环节的参数,并用递推算法实现了调节系统的在线参数辨识.分析了各种激励信号对辨识结果的影响,提出应优先采用斜坡保持信号作为系统参数辨识的激励信号.引入遗传算法这一新兴技术,提出了通过分析构造模型的动态响应来修正模型参数,从而实现参数辨识的新方法.研究结果表明,该方法计算速度快,辨识精度高.当参数对系统动态响应特性影响的程度大时,其辨识结果相对误差在1.0﹪以下,甚至更低.程度通用性强,不仅适合于高阶线性系统的参数辨识,还可直接用于非线性系统的辨识,得到死区、限幅等环节的特性参数.
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