熱工對(duì)象動(dòng)態(tài)特性辨識(shí)方法研究及軟件開發(fā).pdf

1、該文從時(shí)域和頻域兩個(gè)方面對(duì)熱工對(duì)象動(dòng)態(tài)特性的辨識(shí)方法和計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)徑進(jìn)行了深入的研究,取得了如下研究成果:1.建立了基于最小二乘原理的時(shí)域通過辨識(shí)方法,其優(yōu)點(diǎn)是采用一般形式的傳遞函數(shù),對(duì)有自平衡能力和無自平衡能力的對(duì)象都適用;引入Householder變換,解決了數(shù)值穩(wěn)定性和病態(tài)方程組的問題;對(duì)輸入信號(hào)不作特別要求,便于驗(yàn)信號(hào)的選擇.應(yīng)用實(shí)例證明,該方法適用范圍廣,辨識(shí)精度高,是一種非常實(shí)用的辨識(shí)方法.2.將勞倫斯法用于熱工對(duì)象參數(shù)辨識(shí)中

2、,并進(jìn)行了推廣,建立了適用于兩類熱工對(duì)象的頻域通用辨識(shí)法,構(gòu)造了可用于在線辨識(shí)的遞推算法,給出了實(shí)現(xiàn)途徑.經(jīng)在線辨識(shí)實(shí)例驗(yàn)證,該方法實(shí)用可行,精度高.3.提出了便于計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的模型結(jié)構(gòu)辨識(shí)方法,將階次辨識(shí)與參數(shù)辨識(shí)算法相結(jié)合,可以方便地利用進(jìn)域或頻域數(shù)據(jù)辨識(shí)兩類熱工對(duì)象動(dòng)態(tài)模型的結(jié)構(gòu)形式及參數(shù);提出了利用辨識(shí)與仿真相結(jié)合辨識(shí)熱工對(duì)象純延遲性的方法,并進(jìn)行了實(shí)例驗(yàn)證,得到了較好的結(jié)果.4.開發(fā)了具有數(shù)據(jù)采集、結(jié)構(gòu)與參數(shù)辨識(shí)、模型校驗(yàn)與優(yōu)化