基于QR分解方法的结晶器ARX模型辨识方法

摘要

本发明公开了一种基于QR分解方法的结晶器ARX模型辨识方法，包括：A、采集输入、输出数据，并以结晶器油缸阀开度u(t)为输入数据，以结晶器位置y(t)为输出数据，采集N对数据样本Z^N；B、构建所述结晶器ARX模型A(q)y(t)＝B(q)u(t)+e(t)；C、设ARX模型待辨识参数为θ、令基于参数θ的模型输出预测值为令辨识过程的目标函数为V(θ，Z^N)；D、构建矩阵Y^T＝[y^T(1+n)…y^T(N)]和矩阵E、再令[Φ Y]＝QR，对矩阵[Φ Y]进行QR分解获得矩阵R；F、计算出所述ARX模型的待优化参数θ，则求出目标函数V(θ，Z^N)。采用本发明的方法，能够为设计性能优良的结晶器控制系统提供科学、合理的数学模型。

主权项

1.一种基于QR分解方法的结晶器ARX模型辨识方法，其特征在于，该方法包括：A、采集输入、输出数据，并以结晶器油缸阀开度u(t)为输入数据，以结晶器位置y(t)为输出数据，采集N对数据样本Z^N；B、构建所述结晶器ARX模型A(q)y(t)＝B(q)u(t)+e(t)；其中：A(q)为第一多项式；B(q)为第二多项式；e(t)为高斯白噪声；C、设ARX模型待辨识参数为θ、令基于参数θ的模型输出预测值为令辨识过程的目标函数为V(θ，Z^N)；D、构建矩阵Y^T＝[y^T(1+n) … y^T(N)]和矩阵其中：n为na、nb中数值大者；N为自然数；E、再令[Φ Y]＝QR，对矩阵[Φ Y]进行QR分解获得矩阵R；F、计算出所述ARX模型的待优化参数θ，则求出目标函数V(θ，Z^N)。