液压系统模型辨识方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及工程机械领域，提供一种液压系统模型辨识方法及装置，该方法包括：获取液压系统的实时输入输出数据；基于实时输入输出数据以及液压系统模型的参数的初步辨识结果，对液压系统模型的参数进行实时在线辨识；其中，液压系统模型的参数的初步辨识结果是基于液压系统的历史输入输出数据对液压系统模型进行非线性优化得到的；根据实时在线辨识结果，对液压系统模型进行更新。本发明专利技术辨识出的液压系统能够更好地契合液压系统对外界环境敏感的特性，通过辨识出的液压系统模型能够更为准确地分析液压系统，并为相应的控制器的设计提供了数据基础。供了数据基础。供了数据基础。

【技术实现步骤摘要】
液压系统模型辨识方法及装置


[0001]本专利技术涉及工程机械
，尤其涉及一种液压系统模型辨识方法及装置。

技术介绍

[0002]对于工程机械的液压系统来说，若实现对其的分析和智能控制，获得其动态的数学模型是必要的。然而，由于液压系统内部环境的复杂性，对其进行基于物理机理的建模工作量极大，因此，现有技术中对于液压系统进行建模的方法较少，通常采用仿真软件来实现，但通过仿真软件无法实现对液压系统的智能控制。
[0003]基于数据驱动的建模方式仅建立在输入输出上，不需要分析复杂的物理机理，同时能提供一个数学模型来描述液压系统，因此，要实现对液压系统的智能控制，基于数据驱动的系统建模是首选。然而，目前传统的基于数据驱动的系统辨识技术为离线辨识，即，在采集系统的大量输入输出后，通过该历史数据建立以及辨识出一个可用的数学模型来完成对于系统的分析以及控制。由于工程机械的工作场景是不断变化的，导致液压系统的动态特性也不是一成不变的，而是随着外界环境的变化而变化，如负载种类，外界温度等。因此，离线建模辨识的数学模型灵活性较差，只能适用于某些特定的外界环境，为液压系统的分析和设计带来较大的难度以及局限性。

技术实现思路

[0004]针对现有技术存在的问题，本专利技术提供一种液压系统模型辨识方法及装置。
[0005]本专利技术提供一种液压系统模型辨识方法，包括：
[0006]获取液压系统的实时输入输出数据；
[0007]基于所述实时输入输出数据以及液压系统模型的参数的初步辨识结果，对所述液压系统模型的参数进行实时在线辨识；其中，所述液压系统模型的参数的初步辨识结果是基于所述液压系统的历史输入输出数据对所述液压系统模型进行非线性优化得到的；
[0008]根据所述实时在线辨识结果，对所述液压系统模型进行更新。
[0009]根据本专利技术提供的液压系统模型辨识方法，所述液压系统模型是基于Hammerstein
‑
Wiener模型构建得到的；所述液压系统模型包括依次连接的输入非线性单元、线性传递函数和输出非线性单元；
[0010]所述输入非线性单元用于对所述液压系统模型的输入进行线性变换；
[0011]所述输出非线性单元用于对所述线性传递函数的输出进行非线性变换；
[0012]所述线性传递函数用于确定所述液压系统模型的输出响应。
[0013]根据本专利技术提供的液压系统模型辨识方法，所述基于所述液压系统的历史输入输出数据对所述液压系统模型进行非线性优化，包括：
[0014]基于实际输出数据与预测输出数据的差值，构建所述液压系统模型的损耗函数；其中，所述预测输出数据是将所述历史输入输出数据输入至所述液压系统模型得到的；
[0015]以所述损耗函数最小为目标对所述液压系统模型的参数进行迭代求解，以完成对
所述液压系统模型的非线性优化。
[0016]根据本专利技术提供的液压系统模型辨识方法，所述基于所述实时输入输出数据以及液压系统模型的参数的初步辨识结果，对所述液压系统模型的参数进行实时在线辨识，包括：
[0017]基于所述实时输入输出数据以及所述初步辨识结果，采用朴素贝叶斯方法对所述线性传递函数的参数进行实时在线辨识。
[0018]根据本专利技术提供的液压系统模型辨识方法，所述基于所述实时输入输出数据以及所述初步辨识结果，采用朴素贝叶斯方法对所述线性传递函数的参数进行实时在线辨识，包括：
[0019]确定当前时刻所述线性传递函数的参数的先验分布；
[0020]基于所述实时输入输出数据确定当前时刻所述线性传递函数的参数的似然度；
[0021]基于所述先验分布和所述似然度，确定当前时刻所述线性传递函数的参数的后验分布，以得到当前时刻所述线性传递函数的参数的辨识结果。
[0022]根据本专利技术提供的液压系统模型辨识方法，所述确定当前时刻所述线性传递函数的参数的先验分布，包括：
[0023]若所述当前时刻为初始时刻，则基于所述初步辨识结果确定当前时刻所述线性传递函数的参数的先验分布；否则，将前一时刻的所述后验分布作为当前时刻所述线性传递函数的参数的先验分布。
[0024]根据本专利技术提供的液压系统模型辨识方法，所述基于所述初步辨识结果确定当前时刻所述线性传递函数的参数的先验分布，包括：
[0025]基于所述液压系统模型的参数的初步辨识结果，确定所述液压系统模型的参数的期望；
[0026]基于预设的协方差矩阵和所述液压系统模型的参数的期望，确定当前时刻所述线性传递函数的参数的先验分布。
[0027]本专利技术还提供一种液压系统模型辨识装置，包括：
[0028]数据获取模块，用于获取液压系统的实时输入输出数据；
[0029]在线辨识模块，用于基于所述实时输入输出数据以及液压系统模型的参数的初步辨识结果，对所述液压系统模型的参数进行实时在线辨识；其中，所述液压系统模型的参数的初步辨识结果是基于所述液压系统的历史输入输出数据对所述液压系统模型进行非线性优化得到的；
[0030]模型更新模块，用于根据所述实时在线辨识结果，对所述液压系统模型进行更新。
[0031]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述液压系统模型辨识方法。
[0032]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述液压系统模型辨识方法。
[0033]本专利技术提供的液压系统模型辨识方法及装置，通过液压系统的实时输入输出数据以及液压系统模型的参数的初步辨识结果对液压系统模型的参数进行实时在线辨识，从而获得一个准确、自适应的液压系统动态模型，能够更好地契合液压系统对外界环境敏感的
特性，具有较好的灵活性，通过辨识出的液压系统模型能够更为准确地分析液压系统，并为相应的控制器的设计提供了数据基础。
附图说明
[0034]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0035]图1是本专利技术提供的液压系统模型辨识方法的流程示意图之一；
[0036]图2是本专利技术提供的液压系统模型的结构示意图；
[0037]图3是本专利技术提供的液压系统模型辨识方法的流程示意图之二；
[0038]图4是本专利技术提供的对线性传递函数的参数进行实时在线辨识的流程示意图；
[0039]图5是本专利技术提供的液压系统模型辨识装置的结构示意图；
[0040]图6是本专利技术提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0041]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术中的附图，对本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种液压系统模型辨识方法，其特征在于，包括：获取液压系统的实时输入输出数据；基于所述实时输入输出数据以及液压系统模型的参数的初步辨识结果，对所述液压系统模型的参数进行实时在线辨识；其中，所述液压系统模型的参数的初步辨识结果是基于所述液压系统的历史输入输出数据对所述液压系统模型进行非线性优化得到的；根据所述实时在线辨识结果，对所述液压系统模型进行更新。2.根据权利要求1所述的液压系统模型辨识方法，其特征在于，所述液压系统模型是基于Hammerstein
‑
Wiener模型构建得到的；所述液压系统模型包括依次连接的输入非线性单元、线性传递函数和输出非线性单元；所述输入非线性单元用于对所述液压系统模型的输入进行线性变换；所述输出非线性单元用于对所述线性传递函数的输出进行非线性变换；所述线性传递函数用于确定所述液压系统模型的输出响应。3.根据权利要求1所述的液压系统模型辨识方法，其特征在于，所述基于所述液压系统的历史输入输出数据对所述液压系统模型进行非线性优化，包括：基于实际输出数据与预测输出数据的差值，构建所述液压系统模型的损耗函数；其中，所述预测输出数据是将所述历史输入输出数据输入至所述液压系统模型得到的；以所述损耗函数最小为目标对所述液压系统模型的参数进行迭代求解，以完成对所述液压系统模型的非线性优化。4.根据权利要求2所述的液压系统模型辨识方法，其特征在于，所述基于所述实时输入输出数据以及液压系统模型的参数的初步辨识结果，对所述液压系统模型的参数进行实时在线辨识，包括：基于所述实时输入输出数据以及所述初步辨识结果，采用朴素贝叶斯方法对所述线性传递函数的参数进行实时在线辨识。5.根据权利要求4所述的液压系统模型辨识方法，其特征在于，所述基于所述实时输入输出数据以及所述初步辨识结果，采用朴素贝叶斯方法对所述线性传递函数的参数进行实时在线辨识，包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜英玮，顾昌利，赵汝东，
申请(专利权)人：三一重机有限公司，
类型：发明
国别省市：