基于Delphi的控制系统在线辨识与改进RLS算法

"一种控制系统在线辨识方法的实现" 在工业自动化领域，控制系统起着至关重要的作用，它们确保生产过程的高效稳定。系统辨识是控制理论中的关键环节，旨在通过实验数据来确定控制系统的数学模型及其参数。这有助于设计出更优化的控制器，实现最优控制。本文由陈君、王军政和马立玲共同完成，他们来自北京理工大学自动控制系221教研室，提出了一种基于计算机虚拟仪器的在线辨识方法，以提高控制系统的辨识精度。 作者们利用Delphi编程语言编写了一个识别模块，构建在计算机虚拟仪器硬件平台上。这种方法的核心是改进的最小二乘递推算法（RLS，Recursive Least Squares）。传统的RLS算法虽然可以实时地更新参数估计，但存在"数据饱和"的问题，随着时间的推移，算法的修正能力会逐渐减弱。为解决这一问题，他们引入了遗忘因子λ，它允许算法对旧数据赋予较低的权重，从而保持对新数据的敏感性，持续修正参数值。 改进的RLS算法的实现步骤包括以下几个部分： 1. 初始化：设定初始参数估计和权重矩阵。 2. 数据处理：收集控制系统在运行过程中的输入输出数据。 3. 参数更新：根据当前输入输出数据和遗忘因子λ，更新参数估计。 4. 模型预测：使用当前模型预测下一时刻的系统状态。 5. 循环迭代：重复步骤2-4，直到达到预定的辨识结束条件。 实验结果显示，这种改进的RLS算法在实际运行中有效地提高了辨识精度，并成功实现了对控制系统的状态预测。这表明，该方法对于在线辨识控制系统的动态特性具有较高的准确性，对于实时监控和控制系统的性能优化具有实用价值。 论文还提到了文献标识码（A）和中图分类号（TP273），表明其属于计算机科学技术领域的研究成果。关键词“系统辨识”、“控制系统”和“改进最小二乘递推算法”突出了研究的重点，即通过改进算法提升在线辨识的性能。 这种基于虚拟仪器和改进RLS的在线辨识方法为控制系统提供了强大的辨识工具，有助于提升工业自动化中的控制策略和决策质量。通过动态测试和在线辨识，工程师可以更好地理解和优化复杂的控制系统行为，从而提高整体系统的稳定性和效率。