摘 要: | 针对无稳态非线性系统,提出2种线性变参数(linear parameter varying,LPV)模型辨识方法.对于线性权重LPV模型,结合高斯牛顿法和最小二乘法对局部线性模型的参数寻优;对于高斯权重LPV模型,采用Narendra-Gallman算法并根据参数与优化目标之间的关系,将参数分为线性部分和非线性部分并进行交替迭代.通过对循环流化床锅炉实际工业系统的建模结果和实测结果对比验证了所提算法的有效性.与带稳态LPV模型相比,3个主要输出蒸汽压力、蒸汽温度和炉膛温度均获得较好的输出拟合效果,最优匹配率分别提高52.8%,21.1%和32.2%以上.验证了所提算法在复杂工业非线性对象建模上的有效性和实用性.
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