close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Патент BY15668

код для вставкиСкачать
ОПИСАНИЕ
ИЗОБРЕТЕНИЯ
К ПАТЕНТУ
РЕСПУБЛИКА БЕЛАРУСЬ
(46) 2012.04.30
(12)
(51) МПК
НАЦИОНАЛЬНЫЙ ЦЕНТР
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ
СОБСТВЕННОСТИ
(54)
G 05B 17/00
(2006.01)
СПОСОБ ИДЕНТИФИКАЦИИ НЕЛИНЕЙНОГО
ДИНАМИЧЕСКОГО ОБЪЕКТА
(21) Номер заявки: a 20100595
(22) 2010.04.21
(43) 2011.12.30
(71) Заявитель: Государственное научное
учреждение "Объединенный институт машиностроения Национальной
академии наук Беларуси" (BY)
(72) Авторы: Петько Валерий Иванович;
Куконин Владимир Егорович; Хитриков Сергей Владимирович; Самута Андрей Михайлович (BY)
BY 15668 C1 2012.04.30
BY (11) 15668
(13) C1
(19)
(73) Патентообладатель: Государственное
научное учреждение "Объединенный
институт машиностроения Национальной академии наук Беларуси" (BY)
(56) БОЛКВАДЗЕ Г.Р. Автоматика и телемеханика. - 2003. - № 9. - С. 60-76.
RU 2256950 C2, 2005.
SU 1385122 A1, 1988.
JP 58033709 A, 1983.
DE 102008047418 A1, 2010.
JP 2008077376 A, 2008.
ПЕТЬКО В.И. и др. Обобщенный метод идентификации нелинейного динамического объекта с использованием постоянной малоинерционной
внешней силы // Механика машин, механизмов и материалов. - 2008. № 3(4). - С. 80-82.
(57)
Способ идентификации нелинейного динамического объекта, при котором последовательно получают N моделей объекта и N их достоверностей путем подачи на объект идентификации случайного сигнала x(t), регистрации отклика объекта идентификации y(t),
получения дискретных значений этих сигналов x(n) и y(n), соответственно, оценки вектора параметров модели полной размерности посредством рекуррентной процедуры Ньютона-Рафсона, определения отклика модели y'(n) и определения ее достоверности по y'(n) и
Фиг. 1
BY 15668 C1 2012.04.30
y(n), причем для каждой модели из N генерируют априорные сведения о нелинейном динамическом объекте с заданием вида нелинейности, максимально допустимого количества
нулей и полюсов и максимально допустимой задержки путем автоматического перебора
видов нелинейностей, значений количества нулей, начиная с единицы, и значений количества полюсов и задержки, начиная с нуля, сравнивают величину достоверности каждой
вновь полученной модели с величиной достоверности предыдущей модели и регистрируют модель с более высокой достоверностью и соответствующие ей априорные сведения, а
за окончательную принимают модель нелинейного динамического объекта с априорными
сведениями, соответствующими максимальной ее достоверности.
Изобретение относится к технической кибернетике и может быть использовано при
идентификации нелинейных динамических объектов (НДО).
Известен способ идентификации нелинейного динамического объекта, в котором НДО
представляется в виде линейного динамического объекта, частотная характеристика которого на различных участках входного воздействия изменяется в зависимости от внутреннего состояния НДО [1].
Недостатком этого способа является невозможность его использования при идентификации объектов с открытым выходом. К таким объектам относятся, например, сидения
водителей и пассажиров в транспортных средствах. В этом случае со стенда нельзя подать
на сидения постоянную силу, которая необходима для приведения их в заданное внутреннее состояние, в течение промежутка времени, необходимого для их идентификации.
Наиболее близким к предлагаемому способу является способ идентификации нелинейного динамического объекта, в котором на объект идентификации подают случайный
сигнал x(t) и регистрируют его отклик y(t), определяют дискретные значения сигнала x(n)
и отклика y(n), с помощью рекуррентной процедуры Ньютона-Рафсона производят оценку
вектора параметров полной размерности, определяют отклик модели y'(n), по нему и отклику y(n) определяют достоверность модели. Способ реализован в пакете MATLAB
R2007b. При этом считают, что структура модели НДО описывается оператором Гаммерштейна-Винера, т.е. в виде последовательного соединения первой безынерционной нелинейности, линейного динамического звена и второй безынерционной нелинейности [2].
Существенным препятствием на пути практического использования этого способа является то, что его можно использовать для идентификации реальных элементов механических конструкций только при наличии априорных сведений об объекте (количество нулей,
количество полюсов и чистая задержка линейной части НДО, вид нелинейностей), что для
НДО при эксплуатационных нагрузках определить невозможно. Эти априорные сведения
могут быть определены только для линеаризованного объекта за счет подачи на него
очень малого входного воздействия. Однако в этом случае параметры линейной части
НДО будут определены неточно из-за невысокой точности регистрации малого входного
воздействия и отклика соответственно на фоне шумов и помех. Виды нелинейностей при
этом невозможно определить, так как информация о них будет отсутствовать. Все это
приводит к невысокой точности идентификации.
Задача изобретения - повышение точности идентификации путем введения в процедуру идентификации операции генерирования априорных сведений об НДО и определения
тех априорных сведений, которые соответствуют модели, имеющей максимальную достоверность.
Поставленная задача решается тем, что в способе идентификации нелинейного динамического объекта, заключающемся в том, что последовательно получают N моделей объекта и N их достоверностей путем подачи на объект идентификации случайного сигнала
x(t), регистрации отклика объекта идентификации y(t), получения дискретных значений
2
BY 15668 C1 2012.04.30
этих сигналов x(n) и y(n), соответственно, оценки вектора параметров модели полной размерности посредством рекуррентной процедуры Ньютона-Рафсона, определения отклика
модели y'(n) и определения ее достоверности по y'(n) и y(n), причем для каждой модели из
N генерируют априорные сведения о нелинейном динамическом объекте с заданием вида
нелинейности, максимально допустимого количества нулей и полюсов и максимально допустимой задержки путем автоматического перебора вида нелинеиностеи, значений количества нулей, начиная с единицы, значений количества полюсов и задержки, начиная с
нуля, сравнивают величину достоверности каждой вновь полученной модели с величиной
достоверности предыдущей модели и регистрируют модель с более высокой достоверностью и соответствующие ей априорные сведения, а за окончательную принимают модель
нелинейного динамического объекта с априорными сведениями, соответствующими максимальной ее достоверности.
На фиг. 1 представлена схема для реализации способа.
На фиг. 2 - отклики модели и исследуемого объекта.
Устройство содержит НДО1 с датчиком 2 входного сигнала и датчиком 3 его отклика,
безынерционную нелинейную пружину 4 и твердое тело 5 с заданной массой, стенд 6 для
задания входных сигналов, блок 7 АЦП, ЭВМ 8, генератор 9 априорных сведений об
НДО1. В качестве датчиков 2 и 3 могут быть датчики перемещений или ускорений.
Выход ЭВМ 8 соединен с управляющим входом стенда 6, выход которого механически жестко соединен с датчиком 2 входного сигнала, выход которого электрически соединен с первым входом блока 7 АЦП, другой вход которого соединен с выходом датчика 3
отклика НДО 1, выход блока 7 АЦП через интерфейс соединен с первым входом ЭВМ 8.
Первый конец пружины 4 механически жестко связан с датчиком 2 входного сигнала, а
другой - с датчиком 3 отклика НДО 1, выход генератора 9 априорных сведений об НДО
через интерфейс соединен со вторым входом ЭВМ 8.
Работа устройства происходит следующим образом.
На объект идентификации 1 с помощью стенда 6 подают случайный сигнал x(t) с достаточно большой дисперсией, такой, чтобы отклик объекта y(t) достигал как можно больших значений. Входной случайный сигнал x(t) регистрируется с помощью датчика 2, а
отклик y(t) с помощью датчика 3. Из сигналов от датчиков 2 и 3 с помощью блока 7 АЦП
получают дискретные значения сигнала x(n) и отклика y(n), которые заносятся в ЭВМ 8.
После этого происходит запуск генератора 9. Принцип работы последнего поясняет нижеследующая таблица, которая реализует одно из возможных заданий для работы генератора 9.
Характеристики моделей
Количество нулей
Количество полюсов
Задержка
Тип нелинейности
1
0
0
полиномиальный
2
1
1
насыщение
3
2
2
мертвая зона
…
…
...
10
10
10
Для каждой из N моделей выбирается только один элемент из каждого столбца. При
этом величина N определяется количеством возможных комбинаций из всех элементов
таблицы.
В генераторе 9 априорных сведений об НДО1 устанавливают исходные данные для
идентификации НДО 1, т.е. виды нелинейностей (полиномиальный, насыщение, мертвая
зона), максимально допустимое количество нулей и полюсов, максимально допустимая
величина чистой (транспортной) задержки линейной части НДО1, и заносят их в ЭВМ 8.
В ЭВМ 8 запускается программа MATLAB R2007b, которая реализует первую из N
поступивших моделей НДО1 со структурой Гаммерштейна-Винера с заданным набором
произвольных, но допустимых начальных априорных сведений (например, первая и вторая безынерционные нелинейности полиномиальные, количество нулей равно единице,
3
BY 15668 C1 2012.04.30
количество полюсов и чистая задержка равны нулю) и оценивает достоверность модели,
значение которой хранят в памяти ЭВМ 8. Генератор 9 задает следующую модель с другим набором априорных сведений, программа MATLAB R2007b оценивает достоверность
вновь полученной модели, сравнивает ее с предыдущей достоверностью и большую из
них и соответствующие ей априорные сведения заносит в память ЭВМ и т.д. После того,
как все N моделей реализованы, в памяти ЭВМ останется модель НДО с априорными сведениями, соответствующими максимальной ее достоверности. При этом достоверность
модели δ в процентах оценивают по следующему выражению
∑ y '− y ),
∑ y− y
δ = 100(1 −
где y' - отклик модели; y - отклик объекта; y - среднее значение отклика объекта.
Пример реализации способа.
В качестве НДО было взято сидение водителя автомобиля Минского завода колесных
тягачей, на которое для имитации водителя помещался мешок с песком массой 75 кг.
Входным воздействием служили перемещения пола кабины относительно состояния покоя, а откликом являлись перемещения мешка между полом кабины и самим сидением. На
фиг. 2 показаны результаты экспериментов, где 1 - отклик сидения, 2 - отклик модели сидения на одно и то же входное воздействие.
По временной оси одна машинная единица соответствует 0,008 сек. По амплитудной
оси одна машинная единица соответствует 0,001см. Видно, что характерные изменения
откликов объекта и его модели совпадают довольно точно. Таким образом, предложенный
способ идентификации НДО оказывается существенно точнее известного за счет введения
в алгоритм идентификации операции генерирования априорных сведений об НДО и автоматического перебора их с регистрацией модели, обладающей большей достоверностью.
Источники информации:
1. BY 10526 С1, 2008.
2. Болквадзе Г.Р. Модель Гаммерштейна-Винера в задачах идентификации стохастических систем // Автоматика и телемеханика. - № 9. - 2003. - С. 60-76.
Фиг. 2
Национальный центр интеллектуальной собственности.
220034, г. Минск, ул. Козлова, 20.
4
Документ
Категория
Без категории
Просмотров
0
Размер файла
272 Кб
Теги
by15668, патент
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа