基于操作轨迹的LPV模型非线性辨识方法

本文档《论文研究-基于操作轨迹LPV模型的非线性辨识》发表于2008年7月的《系统工程理论与实践》第7期，文章编号为100026788(2008)0720155205。作者徐祖华、赵均和钱积新分别来自浙江大学信息学院控制系以及荷兰埃因霍温科技大学电机系，他们共同探讨了一种新颖的非线性辨识方法。 该研究的核心是提出了一种基于操作轨迹的LPV（线性参数可变）模型，这种方法的主要步骤如下： 1. 典型工作点选择：作者首先根据调度变量的操作轨迹，精心挑选出多个具有代表性的典型工作点。这些工作点的选择对于非线性系统的特性分析至关重要，它们能够覆盖系统运行的多种状态，有助于更准确地捕捉系统的动态行为。 2. 局部模型识别：在每个典型工作点上，通过实验测试和数据采集，研究人员识别出对应的线性模型。这一步骤旨在获取各个工作点处系统行为的基本规律，为后续的全局模型建立提供基础。 3. 过渡数据利用：除了工作点的数据，作者还考虑了工作点之间的过渡数据。过渡数据反映了系统在不同工作点间变化的连续性和稳定性，这对于构建一个能适应系统状态变化的LPV模型至关重要。 4. 全局插值LPV模型建立：将所有典型工作点的线性模型通过插值技术整合在一起，形成一个全局的LPV模型。这个模型能够描述系统在整个操作轨迹上的非线性行为，提高了模型的适用性和精度。 5. 优点与有效性验证：论文通过仿真结果展示了这种基于操作轨迹LPV模型的非线性辨识方法的优点，包括较低的测试辨识成本、算法的简单可靠，以及在实际应用中的有效性能。这表明了这种方法在处理复杂系统动态行为方面的潜力。 论文的关键词包括“非线性辨识”、“线性时变参数模型”和“调度变量”，强调了研究的焦点在于如何利用这些核心概念来提高系统模型的精确性和效率。该研究对于系统工程领域，特别是对于处理工业过程控制和自动化系统的非线性建模具有重要的理论和实践价值。