一、安徽大学概述系统辨识与自适应控制的关系，以及自适应控制的研究对象和系统辨识的定义?（10分） 关系：PPT 1.4图及说明。
自适应控制的研究对象：是具有一定程度不确定性的系统。
系统辨识：就是按规定准则在一类模型中选择一个与数据拟合得最好的模型。 二、描述随机过程统计特性的确定性时间函数有哪些？什么是白噪声，它有哪些特性，有何用途？在系统参数辨识实验中为什么常用M序列或逆M序列作为被辨识对象的输入信号？（20分） 确定性时间函数有：均值函数、方差函数、均方值函数、相关函数等
白噪声：一种均值为零，谱密度为非零常数的平衡随机过程
白噪声特性：（1）是一种随机过程信号（2）没有记忆性，任意两时刻之间的值不相关（3）均值为零，方差为常数（4）功率谱密度函数为常数
用途：（1）作为系统输入时，为系统的单位脉冲响应（2）作为被辨识系统输入时，可以激发系统的所有模态，可对系统充分激励（3）作为被辨识系统输入时，可防止数据病态，保证辨识精度（4）产生有噪声
原因：白噪声是一种理想的随机过程，若做为系统辨识的输入信号，则过程的辨识精度将大大提高，但是白噪声在工程上难以实现，因为工业设备无法按白噪声的变化特性运行。M序列与白噪声性质相近，保留了其优点，工业上可以接受。但是M序列含有直流成分，将造成对辨识系统的“净扰动”，而逆M序列将克服这一缺点，是一种比M序列更为理想的伪随机码序列。人民日报国庆社论
三、简述在下列参数辨识公式中：
（1）系数 的作用（10分）；
（2）初始值P0如何设定？说明理由（10分）。
op07
（1）加权系数，削弱旧数据产生的误差，对新数据的误差乘以大的加权，其值愈小，跟随时变参数的能力就愈强，但参数估计精度愈低。
（2）P0=10^6*I，因为P（0）取值愈大，收敛于的速度越快，一般。表明最小二乘估计不要任何先验知识。
四、已知被控对象由下列差分方程描述：
式中为白噪声，，。试求：
（1）最小方差调节规律（15分）
（2）调节误差方差（5分）
答案参考10级的过程，步骤一样
3）当项的系数由0.5变为2时，是否还能采用最小方差控制规律？应采用什么控制规律？说明原因。（5分）
不可以。因为出现了在单位圆外的零点，一般的最小方差控制率是发散的，针对非最小相位系统要用广义方差自校正控制器
五、已知被控对象 ，其中参数和是未知或慢时变的，试设计模型参考自适应控制系统（求自适应律和画出闭环系统结构框图），参考模型为，。（25分）
2010级本科生 系统辨识及自适应控制 考试题
一、在《系统辨识与自适应控制》课程中，所讨论的被控对象的不确定性包括哪几个方面？常用的克服被控对象不确定性的方法有哪些？（10分）
包括：内部不确定性（建模误差和时变性详见PPT）和外部不确定性（被控对象的运行环境）
方法：（1）在线辨识对象的参数：一般采用递推算法，不辨识对象的阶次（结构），修改控制器的参数。（2）设定参考模型：它代表给定的性能指标，将实测的性能和给定的性能指标进行比较，得到广义误差，由它来修改控制器规律。
二、在控制学科中常用的数学模型分为哪几类？在《系统辨识与自适应控制》中，我们为何选择CARMA模型作为研究对象？（10分）
数学模型分为：静态模型与动态模型、线性模型与非线性模型、参数模型与非参数模型、确定性模型与随机性模型、连续时间模型与离散时间模型、时不变模型与时变模型、时间域模型与频率域模型、集中参数模型与分布参数模型
因为模型中既包括控制项还包含了有噪声项，描述了对象运行环境，它能代表大多数被控的单输入输出生产过程，是经常引用的数学模型。
三、什么是M序列和逆M序列？在提高系统辨识精度方面，为何选用逆M序列比M序列要好？（10分）
M序列：二位式最大长度线性反馈寄存器序列，是伪随机二位式序列最简单的一种，由带有线性反馈逻辑电路的移位寄存器产生
逆M序列：是M序列与方波序列的异或运算的结果
因为M序列含有直流成分，将造成对辨识系统的“净扰动”，而逆M序列将克服这一缺点。
四、在最小方差调节器的设计中引入Diophantine方程的目的是什么（5分）？若已知被控对象由下列差分方程描述：
人鬼之战
式中为白噪声，，。试求：
（1）最小方差调节规律（15分）
（2）调节误差方差（5分）
解：（1）最小方差调节规律
A()=1-1.6+0.8
B()=1-0.5质量风险管理+0.2
C()=1-0.95+0.5
d=2 (d的取值是由第一项u(k-2)中的2决定的)
根据Diophantine方程，得到：
1-0.95+0.5=（1-1.6+0.8）F()+G()
d=2 F()=1+ =2 G()= +
上式变为：管理幅度
1-0.95+0.5=（1-1.6+0.8）（1+）+（+）
利用同次项系数相等，得到：
=0.65 =0.74 =-0.52
H()= F() B()
=( 1+)( 1-0.5+0.2)
=1+0.15-0.125+0.13
G()= 0.74-0.52
最小方差调节规律为：
(1+0.15-0.125+0.13u(k)+( 0.74-0.52)y(k)=0
得到：
u(k)=-0.15u(k-1)+0.125u(k-2)-0.74y(k)+0.52y(k-1)
（2）调节误差方差
由，得=1
minJ=(1+)=1+=1.4225
豫公网安备41160202000603
站长QQ:729038198
关于我们
投诉建议