提出基于在线递推闭环子空间辨识的模型预测阻尼控制器设计方法。通过辨识获得包含主导低频振荡模式的系统降阶状态空间模型;通过模型预测和优化求解,得到以当前系统状态为初始状态的无限时域的闭环最优控制量。模型辨识和控制量的优化...提出基于在线递推闭环子空间辨识的模型预测阻尼控制器设计方法。通过辨识获得包含主导低频振荡模式的系统降阶状态空间模型;通过模型预测和优化求解,得到以当前系统状态为初始状态的无限时域的闭环最优控制量。模型辨识和控制量的优化求解在有限时间间隔内反复进行。该方法克服了基于离线辨识设计的固定参数控制器的固有缺点,解决了由于运行方式复杂多变和参数的不确定性与时变性引起的控制性能降低问题。8机36节点系统仿真结果表明,控制器可有效地抑制系统的区间低频振荡,并具有与电力系统稳定器(power system stabilizer,PSS)和其他预测阻尼控制器相互协调和适应运行方式变化的能力。展开更多
为实现电动轮汽车轮胎纵向力的控制与协调分配,提出了基于改进闭环子空间辨识的电动轮汽车纵向力估计方法.分析了电动轮汽车电驱动系统特性,在此基础上提出了用于辨识的纵向力估计模型.进行底盘测功机道路模拟试验并采集数据.模型输入...为实现电动轮汽车轮胎纵向力的控制与协调分配,提出了基于改进闭环子空间辨识的电动轮汽车纵向力估计方法.分析了电动轮汽车电驱动系统特性,在此基础上提出了用于辨识的纵向力估计模型.进行底盘测功机道路模拟试验并采集数据.模型输入与噪声相关时,子空间N4SID(numerical algorithm for subspace identification)辨识算法是有偏的,针对这一问题,研究了一种改进闭环子空间辨识算法.结果表明:对比子空间N4SID辨识算法,改进闭环子空间辨识算法辨识出的模型具有更好的抗干扰性,纵向力估计精度更高,实时跟踪效果更好,满足基于数据驱动的驱动力模型预测控制的需求.展开更多
This paper discusses closed-loop identification of unstable systems.In particular,wefirst apply the joint input–output identification method and then convert the identification problem of unstable systems into that of st...This paper discusses closed-loop identification of unstable systems.In particular,wefirst apply the joint input–output identification method and then convert the identification problem of unstable systems into that of stable systems,which can be tackled by using kernel-based regularization methods.We propose to identify two transfer functions by kernel regularization,the one from the reference signal to the input,and the one from the reference signal to the output.Since these transfer functions are stable,kernel regularization methods can construct their accurate models.Then the model of unstable system is constructed by ratio of these functions.The effectiveness of the proposed method is demonstrated by a numerical example and a practical experiment with a DC motor.展开更多
文摘提出基于在线递推闭环子空间辨识的模型预测阻尼控制器设计方法。通过辨识获得包含主导低频振荡模式的系统降阶状态空间模型;通过模型预测和优化求解,得到以当前系统状态为初始状态的无限时域的闭环最优控制量。模型辨识和控制量的优化求解在有限时间间隔内反复进行。该方法克服了基于离线辨识设计的固定参数控制器的固有缺点,解决了由于运行方式复杂多变和参数的不确定性与时变性引起的控制性能降低问题。8机36节点系统仿真结果表明,控制器可有效地抑制系统的区间低频振荡,并具有与电力系统稳定器(power system stabilizer,PSS)和其他预测阻尼控制器相互协调和适应运行方式变化的能力。
文摘为实现电动轮汽车轮胎纵向力的控制与协调分配,提出了基于改进闭环子空间辨识的电动轮汽车纵向力估计方法.分析了电动轮汽车电驱动系统特性,在此基础上提出了用于辨识的纵向力估计模型.进行底盘测功机道路模拟试验并采集数据.模型输入与噪声相关时,子空间N4SID(numerical algorithm for subspace identification)辨识算法是有偏的,针对这一问题,研究了一种改进闭环子空间辨识算法.结果表明:对比子空间N4SID辨识算法,改进闭环子空间辨识算法辨识出的模型具有更好的抗干扰性,纵向力估计精度更高,实时跟踪效果更好,满足基于数据驱动的驱动力模型预测控制的需求.
文摘This paper discusses closed-loop identification of unstable systems.In particular,wefirst apply the joint input–output identification method and then convert the identification problem of unstable systems into that of stable systems,which can be tackled by using kernel-based regularization methods.We propose to identify two transfer functions by kernel regularization,the one from the reference signal to the input,and the one from the reference signal to the output.Since these transfer functions are stable,kernel regularization methods can construct their accurate models.Then the model of unstable system is constructed by ratio of these functions.The effectiveness of the proposed method is demonstrated by a numerical example and a practical experiment with a DC motor.
