基于阶跃响应和遗传算法优化高阶加时滞模型的辨识方法

• 作者: 王阳 王亚刚
• 来源期刊: 电子科技
• 关键词: 系统辨识 高阶对象 二阶加纯滞后模型 MATLAB仿真 阶跃响应 遗传算法 模型降阶 系统优化
• 年，卷（期）: 2021,（9）
• 页码范围: 41-46,53
• 页数: 7页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2021.09.008

摘要

针对工业生产中含有时滞环节的高阶过程对象,由于控制器结构复杂,采用直接设计控制器和传统模型降阶的方法实现起来比较困难,加上噪声对控制器产生的干扰,导致这些方法往往得不到满意的结果.文中采用基于阶跃响应的辨识方法,通过分析对象阶跃响应的输入和输出数据,建立二阶加纯滞后模型,利用遗传算法自适应全局搜索能力的优点来优化模型的静态增益、时间常数和纯滞后系数,从而对高阶加时滞对象进行精确的模型辨识.MATLAB仿真结果表明,该方法具有精度高、鲁棒性强和适用性广等优点.使用该方法辨识文中的模型在单位阶跃输入信号下的ITAE指标分别为18.1385、6.2715和167.8892.