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利用偏最小递归最小二乘的方法 PLS GPC

资 源 简 介

利用偏最小递归最小二乘的方法 PLS GPC

详 情 说 明

本文探讨离散系统中一阶和二阶模型的参数辨识方法,重点介绍偏最小递归最小二乘(PLS)在广义预测控制(GPC)中的应用。

### 背景与原理 广义预测控制需要动态模型的精确参数,而工业过程常存在时变特性。传统最小二乘法对时变参数跟踪不足,递归最小二乘通过实时更新增益矩阵解决该问题。偏最小二乘则进一步处理变量间多重共线性,提升模型鲁棒性。

### 实现逻辑 模型结构:对一阶/二阶差分方程,将输出表示为过去输入输出的线性组合。 递归更新:通过递推计算协方差矩阵,每次新数据到来时调整参数估计值,避免重复计算历史数据。 偏最小化:引入潜变量分解,提取输入输出的主成分,降低数据维度同时保留关键信息。 预测控制集成:将在线辨识的参数用于GPC的滚动优化,动态调整控制量。

### 优势与扩展 该方法适合噪声环境下的快速收敛,且计算量适中。可结合遗忘因子处理非平稳过程,或扩展至多变量系统辨识。在工业控制中,这种自适应特性对设定值跟踪和扰动抑制尤为重要。