1、隨著工業(yè)自動(dòng)化水平的提高，如何利用實(shí)際運(yùn)行的數(shù)據(jù)對(duì)系統(tǒng)的性能進(jìn)行評(píng)價(jià)成為人們?nèi)找骊P(guān)心的問(wèn)題。Harris最早提出利用最小方差基準(zhǔn)來(lái)評(píng)價(jià)單輸入單輸出(SISO)系統(tǒng)的性能。對(duì)于SISO系統(tǒng)而言，最小方差基準(zhǔn)的估計(jì)只需要知道實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)和過(guò)程時(shí)延的知識(shí)，不需要附加額外的模型辨識(shí)實(shí)驗(yàn)。因此，基于最小方差基準(zhǔn)的評(píng)價(jià)方法被廣泛應(yīng)于工業(yè)過(guò)程的性能評(píng)價(jià)中。
　　在對(duì)象時(shí)延參數(shù)已知的情況下，利用系統(tǒng)的輸入輸出數(shù)據(jù)，采用濾波與相關(guān)性分析(FCOR)

2、算法可以估計(jì)出SISO系統(tǒng)的最小方差性能基準(zhǔn)。FCOR算法估計(jì)的過(guò)程直觀簡(jiǎn)單、效率高，但值得注意的是FCOR算法主要是針對(duì)平穩(wěn)信號(hào)建立的模型進(jìn)行分析。由于干擾信號(hào)的復(fù)雜性與多變性，對(duì)于實(shí)際系統(tǒng)而言，干擾信號(hào)往往為非平穩(wěn)時(shí)間序列導(dǎo)致輸出信號(hào)是非平穩(wěn)的，使得FCOR算法無(wú)法直接應(yīng)用，因此，需要對(duì)非平穩(wěn)輸出信號(hào)進(jìn)行平穩(wěn)化處理，然后利用FCOR算法進(jìn)行分析并最終獲得最小方差基準(zhǔn)值的估計(jì)。對(duì)于一般的控制系統(tǒng)，非平穩(wěn)干擾信號(hào)對(duì)應(yīng)于兩種情況:其一是干

3、擾信號(hào)為Random Walk，其模型為積分滑動(dòng)平均模型;其二是干擾信號(hào)為平穩(wěn)信號(hào)與周期信號(hào)的疊加。本文運(yùn)用多次差分的方法，對(duì)上述兩種非平穩(wěn)干擾信號(hào)下的系統(tǒng)輸出信號(hào)進(jìn)行平穩(wěn)化處理，并運(yùn)用FCOR算法獲得最小方差性能基準(zhǔn)的估計(jì)值。對(duì)于干擾信號(hào)為不同頻率和幅值的周期信號(hào)與平穩(wěn)信號(hào)疊加的情況，通過(guò)仿真對(duì)比研究根據(jù)實(shí)際輸出信號(hào)估計(jì)的方差值與平穩(wěn)處理后利用FCOR算法估計(jì)的方差值，驗(yàn)證了根據(jù)差分平穩(wěn)化處理后信號(hào)建立模型并利用FCOR算法估計(jì)出的方