基于鲁棒h,∞滤波器的不确定系统识别

基于鲁棒h,∞滤波器的不确定系统识别

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时间:2019-03-21

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1、摘要传统的系统识别方法都是假定某些系统参数是确定的情况下,然后通过输入输出信号来识别未知参数。然而实际应用中系统大多存在参数不确定性和外界不确定干扰,如果还是采用传统的识别方法,就会导致识别失败,因此要寻求能够处理系统不确定时的鲁棒识别方法。本文针对不确定系统的鲁棒滤波识别问题进行了研究,所完成的主要工作和取得的主要成果为:(1)对滤波识别理论进行了综述,本文首先系统地介绍了滤波识别理论,特别是滤波识别理论的发展历程和研究现状。简述了滤波的主要概念,并对从H2最优滤波识别、H。滤波识别到鲁棒滤波

2、识别的各个阶段具有代表性的算法和结论作了简要的介绍。(2)鲁棒滤波识别方面的成果。本文针对不确定性系统的鲁棒H。滤波识别问题进行了研究,运用两人对策理论和最大化理论提出了一种新的鲁棒H。滤波器。(3)用单自由度和多自由度的结构验证提出的鲁棒H。滤波器:在系统分别为确定和不确定系统的情况下验证提出的鲁棒H。滤波器,并通过与标准H。滤波器的识别结果的对比,取得了满意的识别结果。最后,在总结全文的基础上,给出了论文研究过程中所得出的若干思考和结论,展望了滤波识别理论发展的前景与可能遇到的挑战。关键词:

3、不确定系统,滤波,标准H。滤波器,鲁棒H。滤波器,对策原理AbstractABSTRACTTheuadhionalmethodsofsystemidentificationidentifytheunknownparametersbytheinl)mandoutsi弘albi怫dontheassumptionthatsomesystemparameterswhichareknownalecertainWhileinthepracticalapplication,mostsystemshaveunc

4、ertainparametersandunce嗽inperturbationfromtheoutside,andifwestillusetheIraditionalmethods.itwillmaketheidentificationabortive.SoweshouldsearcharobustidentificatiOnmethodwhichcandealwiththeuncertainsystems.Inthispaper,therobustH。filteringidentificatio

5、nproblemfordiscreteuncertainsystemisstudied,andthemainresearchworkandachievementsareasfollows:(1)First,inthispaperthefilteringidentificationtheoryissystematicallyintroduced,especiallythedevelopmentprocessandresearchactualitiesofthefilteringidentifica

6、tiontheory.Theconceptoffilteringidentificationandthetypicalalgorithms,conclusionswhichcome劬mH2optimalfilteringidentification,H。filteringidentification,androbustfilteringidentificationarepresentedbriefly.(2)Second,therobustH。filteringidentificationpro

7、blemfordiscreteuncertainsystemisstudiedinthispaper.IuseagametheoryapproachthatincorporatesmaximumprincipleargumentstogiveanewrobustH。filter.(3)UsethesingledegreeoffreedomandthreedegreesoffreedomsystemtoconfirmthenewrobustH。filterwhenthesystemiscertai

8、nanduncertainrespectively,andcomparetheestimationerrorbet、VeenthenewrobustH*filterwitllandthestandardH。filter.Theconsiderationsandconclusionsoftheresearcharegivenintheendofthepaper.Meanwhile,aviewisgivenontheprospectofthefilteringidentificationtheory

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