1.一种基于多率迟延状态空间模型的辨识方法，其特征在于包括：当前时刻输出的参数辨识，输入输出数据已知，根据已知的输入数据和已知的输出数据建立迟延系统的辨识模型；通过线性转换技术，将迟延系统转换成最小二乘形式的辨识模型，通过辨识模型的初始参数及构造的信息向量逼近输出数据，模型中未知的参数和信息向量由其估计值代替，结合系统假设的初始状态和系统可测的输入输出数据可以辨识出当前时刻输出的参数；对辨识出的当前输出采样时刻的参数用多新息算法进行辨识，从而得到最终辨识参数值及状态值。

2.根据权利要求1所述的基于多率迟延状态空间模型的辨识方法，其特征在于当前时刻输出的参数辨识具体为：(1)令时间k＝1，假设初始参数值 n为实数，初始步长1/γ(0)＝1，p0＝

106， 是在时间k时对θ的估计；

(2)收集输入输出数据u(kτ)和y(kτ)，τ为采样间隔时间，假设系统为一个过程控制中n广泛存在的状态空间模型，x(k)∈R 是状态向量，指系统的运动状态，在状态向量中具有d步的迟延，y(k)是可测量的输出数据，系统会产生一系列的观测，这个观测包括传感器的观测，可能是需要或待控制的系统行为，需要进行观测的，作为系统输出，系统的输出和系统当前状态和输入有关，y(k)存在有色噪声ω(k)，ω(k)由含有零均值随机噪声的v(k)构成，考虑状态x(k)是未知，从可测的输入输出数据{u(k),y(k):k＝1,2,...}提出联合估计未知的参数和状态，输入数据u(k)和输出数据y(k)已知；

(3)当迟延d的取值范围不同，其得到的信息向量和参数向量截然不同；

当迟延d≤n-1时，信息向量 中状态向量xT(k-n)在x信息向量的中部其中，n,ng均为实数，T为转置；

T

当迟延d≥n时，信息向量 中状态向量x (k-n)在x信息向量的首位其中，n和ng均为实数，在双率系统中，观测到的输出由采样器采样，采样周期是输入周期的倍数；假设采样间隔为τ(τ≥2为整数)，则测得的输入输出数据为快率{u(k):k＝0,1,

2,...}和慢率{y(kτ):k＝0,1,2,...}；用kτ替换辨识方程中的k得到输出方程其中， 为信息向量，θ为参数估计向量，ω(kτ)为有色噪声，这是具有d阶状态迟延的双率状态空间系统的辨识模型。

3.根据权利要求2所述的基于多率迟延状态空间模型的辨识方法，其特征在于：输出辨识模型中存在干扰ω(kτ)，将未知干扰等价为一个系统状态或变干扰参数，通过连同未知等价干扰一起估算。

4.根据权利要求2所述的基于多率迟延状态空间模型的辨识方法，其特征在于：定义并极小化准则函数，使用梯度搜索原则，更新参数估计向量其中， 是 前一刻的参数， 为信息向量， 是加快

梯度算法的收敛速度，这里γ(kτ)的选择可确保参数估计误差收敛到零，是单新息。

5.根据权利要求1所述的基于多率迟延状态空间模型的辨识方法，其特征在于最终辨识参数值为对SG算法进行了扩展：Y(p,kτ)＝[y(kτ),y(kτ-1),...,y(kτ-p+1)]T,其中， 是 前一刻的参数，Y(p,kτ)为矩阵输出， 为矩阵信息，p为新息长度， 为新息矩阵；

根据 的定义，从 中读出多率迟延状态空间模型的参数 和从而构成状态空间模型的参数矩阵 和

当新息使用参数估计向量 来形成系统矩阵/向量 和 并且基于可观测状态空间模型，通过方程

计算状态估计向量 其中， 为模型参数，

为状态x在时间kτ+τ,kτ,kτ-dτ的估计值，u(kτ)为输入u在时间kτ的值。

6.一种根据权利要求1-4任一所述的基于多率迟延状态空间模型的U控制系统，其特征在于：建立基于多率迟延状态空间模型的线性反馈控制系统，分配闭环系统传递函数G；

设控制系统数学模型为常数单位 i为总体个数中的其中一个，Gq作为一个整体，表示控制系统数学模型，q为实数，或已实现虚拟装配；用求闭环传递函数G的逆来确定线性不变控制器Gc1，c为控制器，因此，期望的系统输出等于控制器Gc1的输出ym，ym作为一个整体，m为实数；

将控制系统数学模型Gq转换为U模型Gq；

要实现 以保证期望的输出ym(t)，通过求解方程ym(t)-Gq＝0来确定控制器输出u(t)，即u(t)∈ym(t)-Gq＝0。