李海龍 王亞剛

摘 要：工業(yè)生產(chǎn)中高階系統(tǒng)較為復雜，為了改善系統(tǒng)辨識效果和模型預(yù)測控制，在二階加時滯系統(tǒng)基礎(chǔ)上進行改進。運用頻域方法，對高階時滯系統(tǒng)進行研究。在系統(tǒng)低頻和中頻段找出合適的采樣區(qū)間。對系統(tǒng)劃分子區(qū)間長度，對輸出信號進行擬合，使系統(tǒng)進行數(shù)次迭代，求出臨界頻率，確定高階系統(tǒng)的重要頻率段，得出辨識系統(tǒng)在頻率段的特性響應(yīng)矩陣。通過幅值和相位關(guān)系，采用最小二乘法擬合二階加滯后模型參數(shù)。利用MATLAB對模型進行驗證，得出系統(tǒng)的Nyquist曲線和單位階躍響應(yīng)曲線。仿真實驗表明，辨識的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡單，有利于系統(tǒng)的整體控制和控制器參數(shù)整定，整個系統(tǒng)辨識效果提高了[31.65%]，達到了對系統(tǒng)降階的目的。

關(guān)鍵詞：模型辨識;二階加純滯后模型;最小二乘法;頻率響應(yīng);MATLAB仿真

DOI：10. 11907/rjdk. 192599 開放科學（資源服務(wù)）標識碼（OSID）：

中圖分類號：TP301文獻標識碼：A 文章編號：1672-7800（2020）007-0066-04

Identification Method for High Order Time Delay Systems

LI Hai-long，WANG Ya-gang

（School of Optical-Electrical and Computer Engineering，

University of Shanghai for Science and Technology，Shanghai 200093， China）

Abstract： In industrial production， higher-order systems are more complicated. In order to improve system identification effects and model predictive control， improvements are made on the basis of second-order time-delay systems. In this paper， the frequency domain method is used to study high-order time-delay systems. This study finds suitable sampling intervals in the low-frequency and mid-frequency bands of the system， divides the sub-interval length of the system， fits the output signal， makes the system iterate several times， finds the critical frequency， and determines the important frequency band of the higher-order system. The characteristic response matrix of the identification system in the frequency band is obtained. Through the relationship between amplitude and phase， the least square method is used to fit the parameters of the second-order plus lag model. By using MATLAB to verify the model， the system Nyquist curve and unit step response curve are obtained. Simulation experiments show that the identification system has a simple structure， which is conducive to the overall control of the system and the setting of controller parameters. The identification effect of the entire system is improved， and the purpose of order reduction is achieved.

Key Words： modeling identification; second order with pure time delay model; least square method; frequency response; MATLAB simulation

0 引言

系統(tǒng)辨識是在未知系統(tǒng)模型情況下，在典型激勵信號輸入后獲得輸出響應(yīng)，根據(jù)輸出響應(yīng)和輸入信號，預(yù)測系統(tǒng)的傳遞函數(shù)模型[1]。工業(yè)受控對象大多是非線性、多容、高階的，常用的辨識方法有多層遞階法、面積法、模糊邏輯法、小波網(wǎng)絡(luò)法、連分式法等[2-6]。Ahmed&Shah等 [7]提出基于階躍響應(yīng)的系統(tǒng)辨識方法，但算法比較復雜且只能辨識滯后環(huán)節(jié)較小的對象;李大字等[8]提出了基于階躍響應(yīng)和開閉環(huán)轉(zhuǎn)換的三步法辨識，但不能準確辨識純滯后的系統(tǒng)階次;閆子豪等[9]利用繼電反饋，將積分系統(tǒng)組合進行參數(shù)辨識和整定，利用相角偏移補償繼電反饋振蕩點與臨界值之間的誤差。但系統(tǒng)需要多個組合積分器，辨識模型需要利用多個積分環(huán)節(jié);陳安鋼等[10]對模型進行降階，使用PI（D）對系統(tǒng)進行辨識，但在實際模型中對系統(tǒng)降階處理會導致系統(tǒng)振蕩環(huán)節(jié)減少，出現(xiàn)一定誤差。針對工業(yè)帶有時滯環(huán)節(jié)的高階系統(tǒng)，采用對二階系統(tǒng)模型參數(shù)進行改進的方法，利用得出的重要頻率段，在頻率段內(nèi)對系統(tǒng)進行擬合，利用幅頻關(guān)系辨識系統(tǒng)模型。

工業(yè)上一般都采用MATLAB自帶的系統(tǒng)辨識工具箱辨識一階加時滯環(huán)節(jié)和二階加時滯環(huán)節(jié)[11]，通過最小二乘法對系統(tǒng)對象進行辨識。本文在二階加時滯系統(tǒng)改進模型參數(shù)，通過頻率段特性響應(yīng)矩陣，在系統(tǒng)重要頻率段中選擇適當?shù)念l率點個數(shù)，擬合出二階加滯后模型[12]。

1 高階時滯對象頻率特性

在工業(yè)系統(tǒng)控制中被控對象在控制器的控制下，在外部輸入激勵信號[u（t）]，經(jīng)過系統(tǒng)內(nèi)部相互作用，測得系統(tǒng)實際輸出，通過高階模型近似逼近出閉環(huán)模塊的傳遞函數(shù)，對系統(tǒng)進行建模分析，得出辨識結(jié)果。外部輸入均為多輸入多輸出的非線性高階系統(tǒng)，SP是多輸入系統(tǒng)的設(shè)定目標值，[u（t）]為系統(tǒng)輸入激勵信號，[y（t）]為系統(tǒng)實際輸出信號，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

其中，SP為設(shè)定的目標值;PV為動態(tài)值，即實際測量值;[e（t）]為擾動信號。

激勵信號[u（t）]的動態(tài)信號中包含激勵信號的頻域信息，但其不一定可積[13]，對信號[f（t）]作處理，將其分為穩(wěn)態(tài)信號[Δf（t）]和瞬態(tài)信號[fs（t）]。

進行[Laplace]變換得：

若系統(tǒng)輸出信號在[t=T]時刻達到穩(wěn)定狀態(tài)，此時瞬態(tài)響應(yīng)[fs（t）]的值為0，由式（2）可得：

系統(tǒng)在[t=T]時刻，模型的輸入信號和輸出響應(yīng)由式（3）得出當前時刻的傳遞函數(shù)模型：

將階躍信號作為系統(tǒng)的輸入時，[Δu（t）=0]，輸出則為瞬態(tài)響應(yīng)和穩(wěn)態(tài)響應(yīng)。令[s=jω]，得式（5）[14]。

式（5）在采樣時間[ti] 到[ti+1]時間內(nèi)，對系統(tǒng)輸出響應(yīng)進行擬合，將輸出響應(yīng)劃分為M長度[Δli] 的子區(qū)間。

通過式（6）可確定系統(tǒng)的重要頻率段。任意給定頻率[ω]，都可根據(jù)式（6）求出頻率[ω]的幅值和相位參數(shù)。

1.1 高階時滯對象頻率特性

若模型收斂則系統(tǒng)主要受影響部分為低頻段和中頻段，系統(tǒng)高頻段受到的影響較小，所以采用從零開始直到找出相角由正變負的起始頻率作為系統(tǒng)的頻率范圍，臨界頻率作為終點頻率，進行迭代得[15] ：

經(jīng)過數(shù)次迭代即可求出臨界頻率點[ωc]，則[（0，ωc）]為重要頻率段[16-17]。

2 高階時滯對象傳遞函數(shù)模型

根據(jù)式（7）求得頻率段，可以得到其頻率特性，在頻率段內(nèi)選取[M]個頻率點，采用改進二階加滯后模型辨識方法，其傳遞函數(shù)模型如下：

3 仿真實驗

為評估模型的準確性，仿真實驗使用高階振蕩模型和高階非振蕩模型[19-20]，使得辨識模型更加具有普適性。

采用本文使用的辨識方法，系統(tǒng)的主要頻率段為[0，0.123 5]，令M=15，主要頻率段選取15個頻率點，最終辨識模型為：

初始系統(tǒng)和辨識系統(tǒng)的Nyquist如圖2所示。

初始系統(tǒng)和辨識系統(tǒng)的單位階躍響應(yīng)如圖3所示。

假設(shè)高階非振蕩系統(tǒng)模型為：

采用本文使用的辨識方法，系統(tǒng)的主要頻率段為[0，0.171 5]，令M=15，主要頻率段選取15個頻率點，最終辨識的模型為：

初始系統(tǒng)和辨識系統(tǒng)的Nyquist圖如圖4所示。

初始系統(tǒng)和辨識系統(tǒng)的單位階躍響應(yīng)如圖5所示。

由圖（2）-圖（5）的仿真實驗結(jié)果可以看出，MATLAB中自帶的系統(tǒng)辨識工具箱辨識的一階和二階模型，和初始模型相比都有一定的誤差，在低頻段和中頻段對初始模型能準確擬合響應(yīng)信號，對高階系統(tǒng)的辨識效果提高了31.65%。利用輸出信號劃分的M個區(qū)間，確定頻率范圍，消除噪聲影響。結(jié)合最小二乘法對M區(qū)間內(nèi)的頻率進行擬合以確定最終的模型參數(shù)T1、T2、L、K。通過上述分析，文中采用的方法具有較高的穩(wěn)定性和精確性。

4 結(jié)語

本文對高階時滯對象辨識進行改進，對辨識對象子區(qū)間進行劃分，獲取頻率范圍，選擇重要頻率段內(nèi)的15個頻率點，對選擇的頻率點進行迭代。通過特性響應(yīng)矩陣求出辨識模型參數(shù)，使得高階時滯系統(tǒng)可以更好地應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)中。通過仿真實驗對辨識系統(tǒng)加入單位階躍信號，獲取系統(tǒng)輸出。本文可對參數(shù)模型進行改進，增加頻率點個數(shù)，以進一步提高準確性。本文沒有對噪聲或者干擾進行辨識仿真，后續(xù)可以在系統(tǒng)中增加頻率點、加入擾動進行辨識。

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（責任編輯：杜能鋼）