基于最小角回归的稀疏辨识与优化PID控制

作     者：刘艳君 武禹辰 陈晶 丁锋 

作者机构：江南大学物联网工程学院 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室 

出 版 物：《系统工程与电子技术》 (Systems Engineering and Electronics)

年 卷 期：2025年

核心收录：

学科分类：08[工学] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

基　　金：国家自然科学基金(62373165) 江苏省自然科学基金(BK20201339) 中国博士后科学基金(2022M711361)资助课题 

主　　题：最小角回归 稀疏系统辨识 时滞阶次联合估计 停止准则 优化PID控制 

摘      要：针对过程复杂且结构未知的对象， 在保证模型有效性的前提下， 根据数据信息构建简单模型来简化控制器的求解是亟待解决的问题. 以受控自回归模型为例， 提出一种基于修正最小角回归算法的稀疏辨识方法. 首先将系统模型转化为过参数化的高维稀疏模型， 然后将最小角回归算法用于稀疏系统辨识， 并提出绝对角度停止准则， 使算法经过少量的迭代即可获得模型的稀疏参数估计， 并同时获得有效的时滞和阶次估计. 结合辨识得到的受控自回归模型， 引入一种基于指定相位点频率和增益的比例-积分-微分(proportional integral derivative， PID)控制器. 数值仿真和平衡机器人的姿态控制仿真表明该稀疏辨识算法在低数据量下具有较高的辨识精度， 建立的模型具有较好的泛化性能， 控制器具有良好的控制效果.