[发明专利]基于广义最小二乘法的结晶器ARARX模型辨识方法

说明书

技术领域

本发明涉及钢铁冶金行业中连铸机结晶器控制系统设计领域，尤其涉及一种基于广义最小二乘法(Generalized Least Square Approach)的结晶器ARARX(auto regression and auto regression model with exogenouinput)模型辨识方法。

背景技术

结晶器振动对铸坯脱模及表面质量有着直接、重要的影响，在板坯连铸实际浇铸过程中，拉速通常是随着工况条件(如浇铸温度)的变化而发生变化的，为确保获得良好的铸坯脱模效果和铸坯表而质量，应在保证振动工艺参数基本稳定的前提下，适当地调整频率、振幅等振动基本参数。然而，要获得良好的频率、振幅控制效果，必须设计合理的结晶器控制系统以快速、准确跟踪频率、振幅给定值，而先进的控制系统是以模型为基础进行系统分析和设计的，鉴于目前结晶器控制系统基于经验的PID控制器设计方法，有必要首先对结晶器进行模型辨识，在合理模型基础上再进行控制系统设计以获得良好的控制效果。由于传统的最小二乘法只能进行ARX模型辨识，对于带有有色噪声干扰的ARARX模型无法实现参数估计，因此有必要利用广义最小二乘法对结晶器ARARX模型进行辨识，获得有色噪声干扰下的模型参数。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提出一种基于广义最小二乘法的结晶器ARARX模型辨识方法，该方法能够利用采样数据快速、准确逼近结晶器有色噪声干扰下的模型参数，为设计性能优良的结晶器控制系统提供了科学、合理的数学模型。

本发明解决其技术问题采用以下的技术方案：

本发明采取的技术方案具体步骤包括：

1.采集输入输出数据，以结晶器油缸阀开度为输入u(t)，以结晶器位置为输出y(t)采集N对数据样本Z^N；

2.构建结晶器ARARX模型为A(q)y(t)=B(q)u(t)+1D(q)ϵ(t),]]>其中A(q)＝1+a₁q^-1+a₂q^-2+L+a_naq^-na，B(q)＝b₁q^-1+b₂q^-2+L+b_nbq^-nb，D(q)＝1+d₁q^-1+d₂q^-2+L+d_ndq^-nd，q^-1为后向移动算子，q为前向移动算子，na、nb、nd为正实数，ε(t)为高斯白噪声，附图1为ARARX模型原理图；

3.令θ＝[a₁ a₂ L a_na b₁ b₂ L b_nb d₁ d₂ L d_nd]为ARARX模型待辨识参数；

4.针对输入u和输出y利用基本的最小二乘法辨识结晶器系统ARX模型参数，获得参数θ_ARX＝[a′₁ a′₂ L a′_na b′₁ b′₂ L b′_nb]；