[发明专利]一种多变量系统两阶段在线辨识方法及系统

权利要求书

1.一种多变量系统两阶段在线辨识方法，其特征在于，

所述在线辨识方法包括：

步骤1，获取多变量系统中各控制量和各被控量的连续历史数据；采用受控自回归滑动平均模型CARMA构建用于在线辨识的数据样本；其中，CARMA模型的阶次与控制量的数量成正比；

步骤2，按照预设的时间步长采用穷举法以CARMA模型仿真曲线与CARMA模型实测曲线间方差最小为目标，获取多变量系统中各控制量到各被控量的最佳纯滞后时间；利用各被控量所对应的CARMA模型的参数向量和多变量系统的最佳纯滞后时间建立最佳纯滞后CARMA模型；

步骤3，基于最佳纯滞后CARMA模型，获得当各控制量分别做阶跃变化时各被控量的阶跃响应曲线；

步骤4，获取阶跃响应曲线的连续变化数据作为辨识样本，基于二阶纯滞后CARMA模型重复步骤2，即按照预设的时间步长采用穷举法以二阶纯滞后CARMA模型仿真曲线与二阶纯滞后CARMA模型实测曲线间方差最小为目标，获取单变量系统中各控制量到任一被控量的最佳纯滞后时间；利用任一被控量所对应的二阶纯滞后CARMA模型的参数向量和单变量系统的最佳纯滞后时间建立二阶最佳纯滞后CARMA模型；

步骤5，将二阶最佳纯滞后CARMA模型进行矩阵组合，得到多变量系统辨识模型，使用多变量系统辨识模型进行多变量系统两阶段在线辨识。

2.根据权利要求1所述的多变量系统两阶段在线辨识方法，其特征在于，

步骤1中，CARMA模型的阶次为控制量的数量m的两倍，即满足如下关系式：

n＝2×m

式中，n为CARMA模型的阶次。

3.根据权利要求1所述的多变量系统两阶段在线辨识方法，其特征在于，

步骤1包括：

步骤1.1，根据离散控制系统中单回路CARMA模型的阶次n确定被控量和控制量的历史数据向量的长度，其中第k时刻的被控量和控制量的历史数据向量满足如下关系式：

式中，

y(k-i)为第k-i时刻的被控量，其中，i＝1,2,…,n，

u_j(k-d_j-i′)为第k-d_j-i′时刻第j路控制量，其中，j＝1,2,…,m，m为控制量的数量，i′＝0,1,2,…,n，

w(k-h)为第k-h时刻的误差，h＝1,…,nc，nc为误差的阶次，

d_j为第j个控制量作用到各被控量的纯滞后时间；

步骤1.2，根据第k时刻的被控量和控制量的历史数据向量确定用于多变量系统在线辨识的数据样本φ(k)满足如下关系式：

式中，为第k时刻的第l路被控量和控制量的历史数据向量，其中，l＝1,2,…,L，L为多变量系统CARMA模型中的被控量的数量。