【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能算法，特别是一种面向工业对象的智能自适应数据驱动建模方法。
技术介绍
1、在进行工业对象建模时，一类采用智能算法的数据驱动建模方法，被用于解决工业模型未知时的建模问题。设有工业对象，其数学模型未知，将该对象表示为非线性离散表达式：y(k)＝f(y(k-1)，…，y(k-na)，u(k-d)，…，u(k-d-nb))+ε(k)。其中y(k)表示系统在k时刻的输出值，u(k)表示系统在k时刻的输入值，ε(k)表示系统在k时刻的扰动或其他动态量，na和nb分别表示输出和输入量的阶次，d为系统延时量，f(·)为未知的非线性函数。对该系统进行数据驱动的建模，即从采集到的运行数据中，获取系统模型信息。此类模型未知的工业对象为单输入单输出系统，应具有一定的稳定工作范围，且扰动量均为未知有限值。在为上述模型未知工业对象进行建模时，需要获取足够的运行数据。满足上述条件时，此类工业对象可以视为线性模型与未建模动态的叠加。在采集的运行数据基础上，可以分别采用线性化与智能算法拟合这两部分的特性，并在后续应用中视情况决定是否采用全部的模型特性。...
【技术保护点】
1.一种面向工业对象的智能自适应数据驱动建模方法，其特征在于，将具有稳定工作范围的单输入单输出工业对象，视为线性模型与未建模动态的叠加；根据采集到的运行数据，分别建立线性化模型与非线性模型，对工业对象的特性进行全面表达。
2.根据权利要求1所述的一种面向工业对象的智能自适应数据驱动建模方法，其特征在于，设有单输入单输出的离散工业对象，系统特性如下式所示：
3.根据权利要求2所述的一种面向工业对象的智能自适应数据驱动建模方法，其特征在于，将系统在工作点附近进行泰勒级数展开，则上述数学表达式转换为：A(z-1)y(k)＝B(z-1)u(k-d)+v...
【技术特征摘要】
1.一种面向工业对象的智能自适应数据驱动建模方法，其特征在于，将具有稳定工作范围的单输入单输出工业对象，视为线性模型与未建模动态的叠加；根据采集到的运行数据，分别建立线性化模型与非线性模型，对工业对象的特性进行全面表达。
2.根据权利要求1所述的一种面向工业对象的智能自适应数据驱动建模方法，其特征在于，设有单输入单输出的离散工业对象，系统特性如下式所示：
3.根据权利要求2所述的一种面向工业对象的智能自适应数据驱动建模方法，其特征在于，将系统在工作点附近进行泰勒级数展开，则上述数学表达式转换为：a(z-1)y(k)＝b(z-1)u(k-d)+v(x(k-1))；
4.根据权利要求3所述的一种面向工业对象的智能自适应数据驱动建模方法，其特征在于，将原系统转换为如下所示的参数...
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