基于多模型混合最小方差控制的时变扰动控制系统性能评估方法

摘要

本发明针对现有技术存在的上述不足，提供了一种基于多模型混合最小方差控制的时变扰动控制系统性能评估方法。分别根据每个扰动模型制定最小方差准则，组成多模型混合最小方差控制准则。采用混合的方法在每个时间点混合多模型最小方差控制准则，并将在其作用下的输出方差作为最终的性能评估基准。该方法充分的考虑到每个扰动的特性，并且有效的解决了当多个干扰信号同时出现时，采用常规多模型切换方法而引起的间歇切换及较大的暂态误差对评估当前控制系统性能准确性的影响。准确、可靠的实现时变扰动控制系统性能评估的问题。

主权项

一种基于多模型混合最小方差控制的时变扰动控制系统性能评估方法，其特征在于，包括：分别根据所述时变扰动控制系统的每一扰动的模型制定最小方差控制准则，组成多模型混合最小方差控制准则；在每个时间点多模型混合最小方差控制准则，并将在其作用下的输出方差作为最终的性能评估基准进行性能评估；其中，所述分别根据所述时变扰动控制系统的每一扰动的模型制定最小方差控制准则包括：S1、计算时变扰动控制系统的传递函数；S2、对传递函数中的扰动传递函数进行丢番图分解，并带入传递函数；S3、计算得到最小方差控制准则；在每个时间点多模型混合最小方差控制准则包括：每一扰动的作用时间记为T₁,...,T_n，并且其中Ι＝{1,...,n}；对于每一个时间域T_i都有一个与之对应的最小方差控制准则Q_i：u_t＝‑Q₁y_t,if t∈T₁u_t＝‑Q₂y_t,if t∈T₂···u_t＝‑Q_ny_t,ift∈T_n；多模型混合最小方差控制准则Q(t)：u_t＝‑Q(t)y_tQ(t)＝β₁(t)Q₁+β₂(t)Q₂+...+β_n(t)Q_n；其中，β₁,β₂,...,β_n分别为对应的最小方差控制准则的混合权重，对于任意t∈T，满足如下关系式：$\begin{array}{ccc}{\beta }_i\left(t\right)=0& if& t\notin T_i\end{array},i=1,2,...,n$β₁(t),β₂(t),...,β_n(t)≥0β₁(t)+β₂(t)+...+β_n(t)＝1；混合权重β_i(i＝1,2,...,n)的定义如下所示：${\beta }_i\left(t\right)=\frac{{\tilde{\beta }}_i\left(t\right)}{{\tilde{\beta }}_1\left(t\right)+{\tilde{\beta }}_2\left(t\right)+...+{\tilde{\beta }}_n\left(t\right)},i=1,2,...,n$式中为未规范化权重，设表示为：这里U_i和L_i分别为T_i区间的上限和下限，使在t∈T_i区间内连续可微，并且在区间时，