[发明专利]一种动态系统时延计算方法及系统

说明书

本发明涉及一种动态系统时延计算方法及系统，先根据预设周期，分别对动态系统的输入信号和输出信号进行采样，得到输入序列和输出序列。然后根据输入序列计算目标加权邻接矩阵，最后根据目标加权邻接矩阵和输出序列计算图的全局光滑性度量，并对图的全局光滑性度量进行最小化，得到动态系统的时延。本发明所提供的计算方法及系统，能够对未知系统模型的动态系统进行时延计算，应用更为广泛，且能够降低时延计算的复杂度，提高时延计算结果对数据噪声的鲁棒性，进而提高时延计算结果的精度。

技术领域

本发明涉及系统辨识技术领域，特别是涉及一种基于图Laplacian的动态系统时延计算方法及系统。

背景技术

在大多数过程系统中，时间延迟是很常见的，特别是由于运输时间滞后或由于大容量而滞后或由于传感器分析而滞后(例如，在使用气相色谱仪进行成分分析时)。时间延迟显著影响相关控制系统的性能，因为它们减缓了过程中的响应。因此，时延估计(TDE)及其后续的补偿或处理是控制工程师们面临的一个重要问题。一般情况下，工程师使用时滞模型来模拟实际过程，时延作为时滞模型的关键参数，其取值与时滞模型的性能密切相关。因此，时延估计在系统识别中受到了广泛的关注。近年来有很多专家学者根据时间迟延对象自身的特点提出了许多时间迟延估计方法，如基于常规相关性的方法，基于最小二乘法的方法，基于内插的方法，基于神经网络的方法，基于线性矩阵不等式的方法，基于非交换环理论的方法等。这些时间迟延估计方法可以被分类为两个更宏观的类别，即基于系统模型的方法和基于输入输出数据的方法。

基于系统模型的方法将动态系统看作灰盒子或白盒子，并在时延估计过程中考虑系统建模。如对线性系统进行时延估计时，系统时延可以作为传递函数中的一个参数，根据系统的输入输出信号，便可以通过如最小二乘法等回归方法估计出系统的时延参数。对于非线性系统，利用增量谐波平衡方法估计离散非线性系统的时延，该方法能有效应对数据噪声。针对多入多出时滞系统，可以首先把多入多出的线性时不变系统解耦成多个单入单出的子系统，然后基于Hilbert变换估计子系统的时延。或可以通过连续小波变换与交叉相关相结合的方法实现线性系统时延矩阵的估计。但基于系统模型的方法过度依赖系统结构信息，不适用于未知结构时滞系统的时延估计任务。而现实中的工业系统往往比较复杂，基于系统模型的方法不适用于估计这类系统的时间迟延。

基于输入输出数据的方法把系统看作黑箱，独立于系统模型的方法不需要系统结构先验知识，摆脱了系统建模的束缚。但由于这类方法不需要系统结构作为先验知识，虽然其应用范围更广，应用的对象系统也更复杂，但估计系统时延的难度较大，利用现有的基于输入输出数据的方法对时延进行估计时，估计精度低。

发明内容

本发明的目的是提供一种动态系统时延计算方法及系统，提高动态系统时延计算结果的精度。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种动态系统时延计算方法，所述计算方法包括：

根据预设周期，分别对动态系统的输入信号和输出信号进行采样，得到输入序列和输出序列；

根据所述输入序列计算目标加权邻接矩阵；

根据所述目标加权邻接矩阵和所述输出序列计算图的全局光滑性度量，并对所述图的全局光滑性度量进行最小化，得到所述动态系统的时延。

一种动态系统时延计算系统，所述计算系统包括：

采样模块，用于根据预设周期，分别对动态系统的输入信号和输出信号进行采样，得到输入序列和输出序列；

矩阵计算模块，用于根据所述输入序列计算目标加权邻接矩阵；

时延计算模块，用于根据所述目标加权邻接矩阵和所述输出序列计算图的全局光滑性度量，并对所述图的全局光滑性度量进行最小化，得到所述动态系统的时延。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：