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1、哈尔滨理工大学学士学位论文基于RLS-PI算法的最小方差自校正控制器设计摘要最小方差自校正器按最小输出方差综合自校正控制律，采用递推最小二乘参数估计算法直接估计控制器参数。它是一种简单的自校正器。在自校正控制理论和实践的发展里程中，最小方差自校正器占有十分重要的地位。它的算法简单，物理概念清晰，易于理解，而且是其他自校正控制算法的基础。它对某些工业过程有实用价值，而且实现简易。本文的主要工作是对最小方差的自校正控制器的研究，分析了传统的最小方差自校正控制器的精度值，本文为了改进传统的自校正最小方差控制器由于采用递推增广最小二乘法所造成的精度值不准，
2、滑动平均(MA)参数估计收敛较慢等缺点，设计了基于RLS-PI法的最小方差自校正控制器。本文首先介绍了递推最小二乘-伪逆（RLS-PI）估计算法，然后将其与最小方差自校正控制律相结合，得出改进最小方差自校正控制器，由于改进参数估计算法，使参数估值的精度提高，从而提高了控制效果。最后对所提出的算法进行编程，并进行大量的仿真计算，通过大量仿真证明改进算法真实有效。关键词 自适应控制；系统辨识；最小二乘法；自校正控制；递推最小二乘-伪逆法-II-哈尔滨理工大学学士学位论文Designofimprovingself-tuningcontrollerbyRL
3、S-PIAbstractMinimumvarianceself-tuningdeviceinaccordancewithminimumoutputvarianceoftheintegratedself-tuningcontrollaw,theuseofrecursiveleastsquaresparameterestimationalgorithmestimatesthecontrollerparametersdirectly.Itisasimpleself-tuningdevice.Intheself-tuningcontroltheoryand
4、practiceofdevelopment,theminimumvarianceself-tuningbrowser'sstatusisveryimportant.Itsalgorithmissimpleandithasaclearphysicalconcept,notonlyitisveryeasytounderstand,butalsoitisthebasisoftheotherself-tuningcontrolalgorithm.Themaintaskistolookattheminimumvarianceself-tuningcontro
5、ller,analysisofthetraditionalminimumvarianceself-tuningcontrollerforprecisionvalues,inthispaper,thetraditionalcontrollerinordertoimproveasaresultofthewidelyusedrecursiveleastsquareswhichisusingtheidentificationalgorithmcouplingthevaluationofwhitenoise,causedbytheaccuracyofvalu
6、earenotallowed,movingaverage(MA)slowconvergenceofparameterestimation,designbasedontheRLS-PIlawself-tuningminimumvariancecontroller,thearticleintroducestherecursiveleastsquares-pseudo-inverse(RLS-PI)estimationalgorithmforfirst,andthenwiththeminimumvarianceself-tuningcontrollawc
7、ombiningdrawntoimprovetheminimumvarianceself-tuningcontrollers,asaresultofimprovingtheparameterestimationalgorithmtoimprovetheaccuracyofthevaluationparameters,resultinginimprovedtheeffectofcontrol.Atlast,theproposedalgorithmfortheprogram,andalargenumberofsimulations,alargenumb
8、erofsimulationexampleshowstherealandeffectivetoimprovethealgo
