机械系统静态非线性特征辨识方法技术方案

本发明专利技术公开了一种机械系统静态非线性特征辨识方法，方法包括以下步骤：静态的阶梯输入信号输入机械系统，并记录机械系统输出，基于所述输出统计计算样条插值点的坐标，对机械系统施加随机建模信号并记录系统输出，固定样条插值点的坐标，利用样条自适应滤波器对建模信号进行滤波，并得到误差信号，利用所述误差信号对滤波器FIR部分的参数进行自适应更新。

Identification method of static nonlinear characteristics of mechanical system

【技术实现步骤摘要】
机械系统静态非线性特征辨识方法
本专利技术属于机械控制
，特别是一种机械系统静态非线性特征辨识方法。
技术介绍
系统辨识是通过输入输出数据对实际系统进行建模的一种技术，相比于传统的机理模型，系统辨识可以更加准确、全面地描述系统特性。实际机械系统中存在大量的未建模特性和非线性特性，传统的线性辨识方法只能处理线性系统，无法描述实际系统中的非线性特性。而非线性系统辨识方法可以更加精确地描述实际系统的特性，建模效果也更加准确。样条自适应滤波是一种非线性特性辨识方法，由一个线性的FIR滤波器和一个非线性的样条插值器串联而成，利用样条插值器自适应地逼近非线性特性，可用于工程中一类广泛的非线性系统的辨识中。由于在样条自适应滤波方法中，FIR滤波器和样条插值器是串联的，二者之间存在很强的耦合关系，两者间任一者的偏差，均会导致另一者出现偏差，从而影响系统辨识效果。这一问题导致其在应用中难以设定合适的滤波器参数，难以收敛到实际的最优解，从而影响系统辨识效果。因此，如何在实际机械系统的辨识中对样条自适应滤波器中两个互相耦合的子系统进行解耦，得到准确的机本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种机械系统静态非线性特征辨识方法，所述方法包括以下步骤：/n第一步骤(S1)中，静态的阶梯输入信号输入机械系统，并记录机械系统在所述阶梯输入信号下的输出，/n第二步骤(S2)中，基于所述阶梯输出统计计算样条插值点的坐标，/n第三步骤(S3)中，对机械系统施加随机建模信号并记录系统在所述随机建模信号下的输出，/n第四步骤(S4)中，固定所述样条插值点的坐标，利用样条自适应滤波器对建模信号进行滤波，利用第三步骤(S3)的随机建模信号下的输出与此处的滤波输出之差得到误差信号，/n第五步骤(S5)中，利用所述误差信号对滤波器FIR部分的参数进行自适应辨识。/n

【技术特征摘要】
1.一种机械系统静态非线性特征辨识方法，所述方法包括以下步骤：
第一步骤(S1)中，静态的阶梯输入信号输入机械系统，并记录机械系统在所述阶梯输入信号下的输出，
第二步骤(S2)中，基于所述阶梯输出统计计算样条插值点的坐标，
第三步骤(S3)中，对机械系统施加随机建模信号并记录系统在所述随机建模信号下的输出，
第四步骤(S4)中，固定所述样条插值点的坐标，利用样条自适应滤波器对建模信号进行滤波，利用第三步骤(S3)的随机建模信号下的输出与此处的滤波输出之差得到误差信号，
第五步骤(S5)中，利用所述误差信号对滤波器FIR部分的参数进行自适应辨识。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，优选的，第一步骤(S1)中，阶梯输入信号xs(n)表示为



其中，s0是阶梯输入信号初始值，Δs是阶梯输入信号的增量，分别表示阶梯输入中第0，1，i，N个阶梯的稳定值，i为0到N之间的任一整数，Δn为一个阶梯的持续时间且Δn为偶数，n表示时刻，N为样条插值点个数，将xs(n)作为输入作用于系统中，记录机械系统输出ds(n)。


3.根据权利要求2所述的方法，其中，第二步骤(S2)中，基于所述输出，统计系统在每一个阶梯输入处的响应值，以每一个阶梯输入值作为样条插值点的横坐标，以系统对该阶梯输入值的响应作为插值点的纵坐标。


4.根据权利要求2所述的方法，其中，第二步骤(S2)中，统计系统在每一个阶梯输入的后半部分的响应值，计算后半部分响应的平均值作为插值点纵坐标，



其中，为第i个阶梯响应的均值，并将其作为样条插值点的纵坐标，j为1到Δn/2之间的任一整数，i为0到N之间的任一整数，插值点横坐标qx为...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘金鑫，杨亮东，陈雪峰，乔百杰，严如强，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61