系统工程与电子技术

作者：刘艳君*, 武禹辰, 陈晶, 丁锋

单位：1. 江南大学物联网工程学院，江苏 无锡 214122；2. 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室，江苏 无锡 214122

关键词：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

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）；近地面探测技术重点实验室基金（6142414220203）资助课题

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。

来源：2025年第8期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

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