閉環(huán)過(guò)程辨識(shí)理論及應(yīng)用技術(shù)
定 價(jià):45 元
叢書(shū)名:電氣自動(dòng)化新技術(shù)叢書(shū)
- 作者:楊平 于會(huì)群 彭道剛 徐春梅
- 出版時(shí)間:2019/9/1
- ISBN:9787111630210
- 出 版 社:機(jī)械工業(yè)出版社
- 中圖法分類(lèi):TP271
- 頁(yè)碼:
- 紙張:膠版紙
- 版次:
- 開(kāi)本:16開(kāi)
本書(shū)主要是探討面向控制需求的閉環(huán)辨識(shí)的基本理論以及工程應(yīng)用技術(shù),探索可工程實(shí)現(xiàn)的閉環(huán)辨識(shí)新方法和新技術(shù)。
本書(shū)提出了新的辨識(shí)六要素定義,關(guān)于閉環(huán)辨識(shí)的可辨識(shí)性和可辨識(shí)條件的新看法,模型辨識(shí)準(zhǔn)確度的新定義和通用指標(biāo),不穩(wěn)定過(guò)程的閉環(huán)辨識(shí)新方法,辨識(shí)數(shù)據(jù)采集的參數(shù)優(yōu)化方法以及閉環(huán)辨識(shí)設(shè)定值激勵(lì)的新技術(shù)。本書(shū)盡力避免那些晦澀難懂、故弄玄虛和空洞無(wú)物的理論闡述,致力于可解決工程實(shí)際問(wèn)題的理論應(yīng)用問(wèn)題的研究。所提出的理論方法和應(yīng)用技術(shù)可以認(rèn)為是當(dāng)前流行的大數(shù)據(jù)分析中急需的一種人工智能應(yīng)用技術(shù)———數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模技術(shù),利用它可完成通用的受控過(guò)程的模型自動(dòng)創(chuàng)建任務(wù)。
本書(shū)適合于從事控制理論應(yīng)用研究以及有關(guān)大數(shù)據(jù)分析、人工智能、智能工廠(chǎng)、智能機(jī)器和智能識(shí)別研究的高校師生和研究所研究人員參考,也適合于從事電力、化工、信息、能源等產(chǎn)業(yè)的有關(guān)自動(dòng)化及智能裝備的研發(fā)人員、維護(hù)工程師和技術(shù)人員閱讀。
前 言
迄今為止,先進(jìn)控制技術(shù)還是很難在實(shí)際工程應(yīng)用中流行起來(lái),原因固然有很多,但至少有一個(gè)原因是可以明確的,那就是過(guò)程模型辨識(shí)應(yīng)用技術(shù)遠(yuǎn)未成熟。先進(jìn)控制之所以?xún)?yōu)越于常規(guī)控制,多半依賴(lài)于那些針對(duì)過(guò)程模型所設(shè)計(jì)的最優(yōu)控制規(guī)律。如果過(guò)程模型不準(zhǔn)確,那么先進(jìn)控制的優(yōu)越性就體現(xiàn)不出來(lái);如果過(guò)程模型未知,那么先進(jìn)控制就成了無(wú)源之木,失去了生命力。以在實(shí)際應(yīng)用中最有成效的預(yù)測(cè)控制為例,其優(yōu)越性是建立在輸出預(yù)測(cè)準(zhǔn)確的基礎(chǔ)之上,而輸出預(yù)測(cè)依賴(lài)于過(guò)程模型,過(guò)程模型則必須通過(guò)建模試驗(yàn)和建模計(jì)算獲得 (這個(gè)建模試驗(yàn)和建模計(jì)算就包含了模型辨識(shí)技術(shù))。預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)投入運(yùn)行前必須置入對(duì)應(yīng)的過(guò)程模型,而且每過(guò)一段時(shí)間,需要修整已置入的過(guò)程模型。否則,模型的不準(zhǔn)確性將直接影響預(yù)測(cè)控制的品質(zhì)。所以,每個(gè)預(yù)測(cè)控制應(yīng)用成功案例都是建立在過(guò)程模型被準(zhǔn)確辨識(shí)的基礎(chǔ)上,而每個(gè)預(yù)測(cè)控制應(yīng)用不成功案例的主要原因則必然包括所依賴(lài)的過(guò)程模型不夠準(zhǔn)確。
其實(shí),即便是在實(shí)際工程中應(yīng)用常規(guī)控制技術(shù),也需要模型辨識(shí)技術(shù)來(lái)助力。例如,常見(jiàn)的 PID控制系統(tǒng)在投入實(shí)際運(yùn)行一段時(shí)間以后,也常常需要根據(jù)實(shí)際控制效果重新整定參數(shù),因?yàn)檫^(guò)程模型的特性會(huì)由于設(shè)備老化、環(huán)境改變或負(fù)載改變而變化。這時(shí),非常需要一種好用的模型辨識(shí)技術(shù)來(lái)助力,只要能夠辨識(shí)出過(guò)程模型參數(shù),那么 PID控制器的參數(shù)重新整定工作就可輕松地完成。
遺憾的是,雖然辨識(shí)理論已有近 60年的發(fā)展歷史,但是讓控制工程師應(yīng)用起來(lái)還是十分困難。面對(duì)復(fù)雜的實(shí)際工程應(yīng)用問(wèn)題,似乎成熟且豐富的辨識(shí)理論一下變得空洞和貧瘠起來(lái),許多很基本的概念變得模糊不清。例如,按照辨識(shí)理論,辨識(shí)激勵(lì)信號(hào)至少應(yīng)該是被辨識(shí)系統(tǒng)的 n階持續(xù)激勵(lì)信號(hào);可是用一階的階躍信號(hào)做辨識(shí)激勵(lì)并獲得成功的案例比比皆是,難道辨識(shí)理論錯(cuò)了?再例如,按照傳統(tǒng)的辨識(shí)理論,閉環(huán)辨識(shí)存在可辨識(shí)性問(wèn)題,不滿(mǎn)足可辨識(shí)條件的閉環(huán)系統(tǒng)不應(yīng)該采用直接辨識(shí)方案;可是在實(shí)際工程中差不多都是采用直接辨識(shí)方案,并且許多系統(tǒng)也不滿(mǎn)足已提出的閉環(huán)可辨識(shí)條件。還有,實(shí)際工程中不存在純理論研究中假設(shè)的、純粹的干凈條件,F(xiàn)實(shí)的條件不是純線(xiàn)性的,不是零均值的白噪聲,不是單變量的,不是開(kāi)環(huán)的,也不是零初值的等。所以,如果按照實(shí)際的現(xiàn)實(shí)條件來(lái)找對(duì)應(yīng)的辨識(shí)理論,那就找不到可用的理論了!即便能找到一些方法研究的文獻(xiàn),看到一些成功應(yīng)用的案例,也往往只是特例理論,不可通用。
總之,已有的辨識(shí)理論在面對(duì)當(dāng)今的工程應(yīng)用實(shí)踐的需求時(shí)已經(jīng)顯得力不從Ⅲ心、指導(dǎo)乏力了。特別是在大數(shù)據(jù)分析盛行,機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等大力發(fā)展的年代、迫切需要發(fā)展更先進(jìn)的辨識(shí)理論和更實(shí)用的辨識(shí)技術(shù),這就是本書(shū)寫(xiě)作的初心。當(dāng)然,本書(shū)只專(zhuān)注在閉環(huán)辨識(shí)工程應(yīng)用這個(gè)限定的領(lǐng)域內(nèi)做了一些力所能及的探索。
本書(shū)還可以看成是作者 《多容慣性標(biāo)準(zhǔn)傳遞函數(shù)控制器———設(shè)計(jì)理論及應(yīng)用技術(shù)》和 《PID控制器參數(shù)整定方法及應(yīng)用》兩本書(shū)的延續(xù)。因?yàn)?《多容慣性標(biāo)準(zhǔn)傳遞函數(shù)控制器———設(shè)計(jì)理論及應(yīng)用技術(shù)》一書(shū)提出了一種依賴(lài)于過(guò)程模型的先進(jìn)控制技術(shù),《PID控制器參數(shù)整定方法及應(yīng)用》一書(shū)提出了依賴(lài)于過(guò)程模型的 PID控制器參數(shù)整定技術(shù),而本書(shū) 《閉環(huán)過(guò)程辨識(shí)理論及應(yīng)用技術(shù)》正是提供了一種過(guò)程模型辨識(shí)的實(shí)用理論和技術(shù)。
楊平
2019年 4月
目 錄
前言
第 1章 閉環(huán)過(guò)程辨識(shí)研究進(jìn)展點(diǎn)評(píng) 1
11 閉環(huán)過(guò)程辨識(shí)的基本概念 1
12 閉環(huán)過(guò)程辨識(shí)的可辨識(shí)性 4
13 閉環(huán)過(guò)程辨識(shí)的辨識(shí)方案 5
14 閉環(huán)過(guò)程辨識(shí)的激勵(lì)信號(hào) 6
15 閉環(huán)過(guò)程辨識(shí)的優(yōu)化計(jì)算方法 7
16 閉環(huán)過(guò)程辨識(shí)的過(guò)程模型結(jié)構(gòu) 8
第 2章 閉環(huán)過(guò)程辨識(shí)理論的研究 10
21 模型辨識(shí)準(zhǔn)確度 10
22 辨識(shí)試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)與過(guò)程激勵(lì)和響應(yīng)數(shù)據(jù)采集 13
23 閉環(huán)可辨識(shí)性問(wèn)題和閉環(huán)辨識(shí)條件 30
24 辨識(shí)優(yōu)化計(jì)算與模型動(dòng)態(tài)特性仿真 39
25 激勵(lì)信號(hào) 41
26 直接辨識(shí)方案 49
27 間接辨識(shí)方案 50
28 非零初態(tài)條件下的過(guò)程辨識(shí) 59
29 不穩(wěn)定過(guò)程的閉環(huán)過(guò)程辨識(shí) 63
210 有色噪聲背景下的閉環(huán)過(guò)程辨識(shí) 69
211 模型結(jié)構(gòu)辨識(shí)及基于階躍響應(yīng)特征的模型結(jié)構(gòu)初定方法 75
212 擾動(dòng)下的閉環(huán)過(guò)程辨識(shí) 82
第 3章 設(shè)定值激勵(lì)閉環(huán)過(guò)程辨識(shí)的仿真試驗(yàn) 85
31 大慣性過(guò)程的閉環(huán)辨識(shí) 85
32 大時(shí)滯過(guò)程的閉環(huán)辨識(shí) 87
33 積分過(guò)程的閉環(huán)辨識(shí) 88
34 微分過(guò)程的閉環(huán)辨識(shí) 90
35 振蕩過(guò)程的閉環(huán)辨識(shí) 92
36 非最小相位 (右零點(diǎn))過(guò)程的閉環(huán)辨識(shí) 94
第 4章 閉環(huán)過(guò)程的設(shè)定值激勵(lì)直接辨識(shí)技術(shù) 97
41 設(shè)定值激勵(lì)信號(hào)的類(lèi)型選擇和參數(shù)整定 97
42 智能優(yōu)化算法辨識(shí)的算法參數(shù)和模型參數(shù)域整定 100
43 閉環(huán)過(guò)程設(shè)定值激勵(lì)直接辨識(shí)技術(shù) 104
Ⅴ
44 閉環(huán)過(guò)程設(shè)定值激勵(lì)直接辨識(shí)技術(shù)的仿真試驗(yàn) 105
第 5章 設(shè)定值激勵(lì)閉環(huán)過(guò)程辨識(shí)實(shí)物的試驗(yàn)案例 110
51 熱電偶自動(dòng)檢定裝置及檢定爐爐溫的控制 110
52 檢定爐爐溫過(guò)程數(shù)學(xué)模型 111
53 檢定爐爐溫過(guò)程模型的閉環(huán)辨識(shí)試驗(yàn) 112
第 6章 結(jié)論與展望 119
61 結(jié)論 119
611 辨識(shí)的六要素定義 119
612 模型辨識(shí)準(zhǔn)確度的計(jì)算和評(píng)價(jià) 120
613 被辨識(shí)過(guò)程的模型結(jié)構(gòu)初步確定方法 121
614 閉環(huán)辨識(shí)理論的幾個(gè)新觀(guān)點(diǎn) 122
615 不穩(wěn)定過(guò)程的閉環(huán)辨識(shí)方法 126
616 有色噪聲背景下的閉環(huán)辨識(shí)方法 127
617 基于智能優(yōu)化算法的設(shè)定值激勵(lì)閉環(huán)過(guò)程直接辨識(shí)技術(shù) 129
618 熱電偶自動(dòng)檢定裝置上的實(shí)物試驗(yàn)驗(yàn)證案例 129
62 展望 130
參考文獻(xiàn) 131