[发明专利]闭环系统中的对象辨识方法、电子设备和计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种闭环系统中的对象辨识方法，其特征在于，包括下述步骤：在所选阶跃响应下的时间段采集闭环系统的原始输入数据集和与所述原始输入数据集对应的原始输出数据集、可用输入数据集和与所述可用输入数据集对应的可用输出数据集；基于所述闭环系统的阶跃响应参数和待辨识对象的纯延迟时间常数对所述可用输入数据集和可用输出数据集进行处理得到处理输入数据集和与所述处理输入数据集所对应的处理输出数据集；基于所述闭环系统的反馈控制器和可用数据集对闭环系统控制量的作用系数对所述处理输入数据集和处理输出数据集进行处理，得到最终大数据集；基于最终大数据集获得待辨识对象的传递函数模型。

2.根据权利要求1所述的对象辨识方法，其特征在于，将采集闭环系统的原始输入数据集R₀和原始输出数据集Y₀中的每一个均减去闭环系统在数据采集的初始稳态值r_σ作为可用输入数据集R和可用输出数据集Y；即R中的数据r(i)与R₀中的数据r₀(i)关系为r(i)＝r₀(i)-r_σ，Y中的数据y(i)与Y₀中的数据y₀(i)关系为y(i)＝y₀(i)-r_σ。

3.根据权利要求2所述的对象辨识方法，其特征在于，基于所述闭环系统的阶跃响应参数和待辨识对象的纯延迟时间常数对所述可用输入数据集和可用输出数据集进行处理，包括闭环系统阶跃输入的幅值为l，不超过τ/ΔT的最大正整数为m，τ为待辨识对象的纯延迟时间常数，ΔT为采样周期，对可用输入数据集R中的所有数据进行数值变换得到处理输入数据集R₁₁、R₂₁和R₃₁中的数据，处理输入数据集R₁₁、R₂₁和R₃₁的形式分别如下：

R₁₁＝[r₁₁(1),…,r₁₁(i),…,r₁₁(n)]，

R₂₁＝[r₂₁(1),…,r₂₁(i),…,r₂₁(n)]，

R₃₁＝[r₃₁(1),…,r₃₁(i),…,r₃₁(n)]，

处理输入数据集R₁₁、R₂₁和R₃₁中的每个数据的数学计算式分别如下：

其中，r₁₁(i)、r₂₁(i)和r₃₁(i)分别为处理输入数据集R₁₁、R₂₁和R₃₁中的第i个数据；

可用输出数据集Y中的所有数据进行数值变换得到处理输出数据集Y₁₀、Y₂₀、Y₁₁、Y₂₁和Y₃₁中的数据；处理输入数据集Y₁₀、Y₂₀、Y₁₁、Y₂₁和Y₃₁的形式分别如下：

Y₁₀＝[y₁₀(1),…,y₁₀(i),…,y₁₀(n)]，

Y₂₀＝[y₂₀(1),…,y₂₀(i),…,y₂₀(n)]，

Y₁₁＝[y₁₁(1),…,y₁₁(i),…,y₁₁(n)]，

Y₂₁＝[y₂₁(1),…,y₂₁(i),…,y₂₁(n)]，

Y₃₁＝[y₃₁(1),…,y₃₁(i),…,y₃₁(n)]，

处理输出数据集Y₁₀、Y₂₀、Y₁₁、Y₂₁和Y₃₁中的数据的数学计算式分别如下：

其中，j为数据在数据集中超不过i的位置，1≤j≤i；y₁₀(i)、y₂₀(i)、y₁₁(i)、y₂₁(i)和y₃₁(i)分别是处理输出数据集Y₁₀、Y₂₀、Y₁₁、Y₂₁和Y₃₁中的第i个数据。