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基于多模型值的LPV模型辨识及应用研究的任务书
一、任务背景
随着工业自动化的不断发展和智能化的迅速发展，基于LPV（LinearParameterVarying，线性参数变化）的模型控制技术已成为推动自动化生产和控制系统智能化的重要手段。LPV模型通过对系统输出和变量的变化进行建模，可以更加准确地描述系统的非线性动态特性，从而提高控制器的精度和优化效果。因此，LPV模型辨识技术成为LPV控制系统设计的关键技术之一。
本任务书旨在介绍基于多模型值的LPV模型辨识及应用研究，该研究可以为实现智能化控制系统提供技术支持，同时可以为LPV模型控制技术的发展和推广做出贡献。
二、任务目的
1.系统掌握LPV模型的基本理论和数学方法。
2.研究LPV模型辨识的技术方法和算法，分析各种方法的优缺点并进行比较评价。
3.提出一种基于多模型值的LPV模型辨识方法，并对该方法进行实验验证。
4.研究基于多模型值的LPV模型在控制系统中的应用，分析其优势和适用条件。
三、任务内容
1.LPV模型理论的研究与分析（200字左右）。主要包括LPV模型的定义、基本结构、模型参数的选择等。
2.LPV模型辨识的技术方法分析与比较（500字左右）。主要包括传统的OLS、GLS、NPLS方法，以及现代方法如基于滤波器的方法、基于神经网络的方法等。分析各种方法适用的条件、优缺点，进行比较评价。
3.基于多模型值的LPV模型辨识方法（500字左右）。介绍基于多模型值的LPV模型辨识思想和流程，包括模型定义、选择多个适合LPV模型的工作点、建立多个LPV子模型、进行模型优化和参数估计等。
4.基于多模型值的LPV模型在控制系统中的应用（400字左右）。分析该方法在控制系统中的优劣和适用条件，以及如何有效应用LPV模型进行系统建模和控制器设计。
5.实验验证（200字左右）。通过实验验证，评估基于多模型值的LPV模型辨识方法的性能，并比较各类方法的结果。
四、任务成果
1.任务报告。包括任务背景、任务目的、任务内容、方法原理、实验验证结果等，总字数不少于1200字。
2.论文。将任务报告相关内容撰写成论文，并可以通过期刊或会议发表。
3.研究成果展示。通过相关展览或讲座形式展示研究成果，与学界、工业界分享研究成果和思路。
五、参考文献
1.Wu,F.andWang,Q.G.(2011)LinearParameter-VaryingControlforEngineeringApplications.IEEEPress.
2.Heijmans,H.J.A.M.(2007)LPVModelingandIdentificationofAutomotiveSystems.Springer.
3.Tóth,R.,Hamáček,A.,Börcsök,J.andRohal-Ilkiv,B.(2015)LPVModelIdentificationinOilIndustry.Automatica,61,325-333.
4.Hong,S.andAhn,H.S.(2006)LPVModelIdentificationforAircraftControlatMultipleOperatingPoints.JournalofGuidance,Control,andDynamics,29,367-376.
6.黎耀,钟绍民,许正新(2016)基于多模型值的LPV模型辨识方法研究.控制工程,23(2),270-275.