保持PID控制器性能是工厂高效生产的重要前提。分析了燃烧空燃比系统的组成、工作原理和系统存在的问题。采用了递推最小二乘方法对其闭环传递函数进行系统参数辨识。基于最小方差基准,提出利用线性回归算法和遗传算法两种控制方案,对燃烧空燃比系统进行了性能评估对比分析,有效实现了对燃烧空燃比系统的实时监测,提高了燃烧效率。针对管压力波动和阀门黏滞这两种扰动动态,提出了H2范数和权重系数相结合的方法,对燃烧空燃比系统进行了控制器性能评估。基于该方法设计的最优控制器,大幅度提高了系统控制性能,有效解决了由于阀门粘滞对燃烧空燃比系统造成的振荡问题。 第5期燃烧空燃比控制系统性能评估李本文由公司网站滚圆机网站 转摘采集转载中国知网整理!   http://www.dapengkuoguanji.com/ 奇达燃烧空燃比控制-张家港钢管滚圆机滚弧机全自动钢管滚圆机滚弧机，等③随着数据增长，会产生数据饱和的现象。本文提出基于遗忘因子的线性回归算法。该算法不仅能够改善原始线性回归算法由于计算数据量大导致数据饱和的特点，而且能够增加数据的有效性、提高数据的信息量，避免了由于时变系统参数的变化而导致的输出方差不准确现象［5］。①遗忘因子的定义。距离k步的两个数据，其衰减比为βk。β为遗忘因子，β∈(0，1］。②基于遗忘因子的线性回归算法。引入遗忘因子后，系统输出数据乘上遗忘因子即可得出系统控制性能评估指标，如式(3)所示。η(k)=(Y*－X*α^)T(Y*－X*α^)n－d－2m+1×1σ2y(3)式中:Y*=10…00β…0???0000βn－d－m×ynyn－1?yd+m;X*=10…00β…0???0000βn－d－m×yn－dyn－d－1…yn－d－m+1yn－d－1yn－d－2…yn－d－m????ymym－1…y1。③遗忘因子的选择。当β=0．99、采样数据为100时，衰减比为0．366，采样数据为400。为了保证数据的有效性，防止数据发生饱和，需选取合适的β。本节令β=0．999，则衰减比为0．670。基于遗忘因子的线性回归算法基本步骤如下。①通过相关性分析法来计算时延d;②辨识系统模型参数σ2v;③根据数据计算系统实际输出方差σ2v;④计算系统控制性能指标。2．3燃烧空燃比系统仿真燃烧空燃比系统框图如图燃烧空燃比控制-张家港钢管滚圆机滚弧机全自动钢管滚圆机滚弧机本文由公司网站滚圆机网站 转摘采集转载中国知网整理!   http://www.dapengkuoguanji.com/