基于区间分析理论的机电系统参数识别

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1、在此背景下提出了本论文的研究课题为“基于区间分析理论的机电系统参数识别"。其中研究内容主要包括以下两个方面的内容：1)研究区间分析理论在参数识别问题中的应用，以寻求解决参数识别问题的新方法；2)用区间分析法对BirthSIM的电动气动模块的气动伺服定位系统模型进行物理参数识别，为BirthSIM的系统设计、控制和系统仿真提供必要的数据支持。作者根据合作协议规定，于2007年1月赴法国INSA．LYON大学进行硕士课题研究，在AMPERE实验室，经过了为期11个月的研究工作课题规定的理论研究和实验研究，撰写了英文论文，并2007年11月22日通过了由法国INSA

2、．LYON大学组织的硕士论文答辩。回国之后，应北京交通大学研究生院要求，根据在法国的课题研究内容撰写了本中文论文。1．2课题研究的主要工作根据课题研究任务的要求，基于实验室研究设备的提供，确定将本课题的研究工作从以下三个部分展开：(1)研究区间分析理论、系统识别理论以及其它相关知识，找到区间分析理论与参数识别问题的结合点，将区间分析理论引入到参数识别问题的求解中，提出基于区间分析理论的参数识别方法，明确应用区间分析算法对所建立的系统辨识数学模型进行求解的基本思路和步骤。(2)利用本文所提基于区间分析理论的参数识别方法，研究基于区间分析理论的机器人动力学参数辨识

3、问题，结合一个两自由度平面机器人应用实例进行动力学参数计算，并借助两自由度平面机器人测试平台进行参数实验测试，通过对比分析理论与实验结果，来证明区间分析法解决参数识别问题的有效性，从而验证本文所提方法的正确性。(3)将所提区间分析法应用于BirthSIM机器人气动伺服定位系统的设计中，对该系统的相关参数进行校核和检验，解决较为复杂的机电系统的参数识别问题，为BirthSIM机器人系统设计、控制和系统仿真提供必要的数据支持。本课题的研究思路如图1-2所示。2否1．3课题研究的意义图1-2研究工作流程图Fig1-2Frameofthework精确的动力学模型是进行

4、机电系统设计、控制系统设计和系统仿真的重要条件。而在现有的机电系统动力学建模方法中，都必须知道一些重要而又难以测量或者无法测量的参数(一般被称为动力学参数)，这时就需要用到参数辨识技术。机电系统动力学参数的辨识属于系统辨识问题。在进行系统辨识时需要解决两个基本问题，一个是建立系统的辨识模型，另一个是研究辨识方法，对模型进行辨识。对于辨识模型的建立，不同的机电系统可能需要建立不同类型的辨识模型，没有统一性。但是对于辨识算法，对不同的辨识模型可以用同一种辨识算法进行解决。因此，研究系统辨识方法对于机电系统动力学参数的识别问题具有十分重要的意义。1．3．1参数识别的

5、研究现状随着工业技术的飞速发展和社会的进步，复杂混合机电系统的应用领域在不断扩大，对其性能的要求也在不断的提高。对于机电产品高效能、高精度的工作3要求。使得其控制系统需要具有快速的跟踪能力、较高的跟踪精度和良好的鲁棒性。而精确的动力学模型是进行机电系统设计、控制系统设计和系统仿真的重要条件。准确模型参数的获得，在一定程度上能够加快控制系统的设计进程，提高控制的精度。因此，建立精确的动力学模型是进行机电系统设计、控制和系统仿真的前提和重要基础。近年来基于现代控制理论和系统辨识技术的通过参数识别的方法建立动力学模型受到了极大的重视【l训。但是，由于时变结构辨识涉及

6、到非平稳信号的处理，难度较大，目前还没有形成较完整的辨识理论和方法。关于时变结构系统参数辨识的研究国内外正处于发展阶段，国外虽有一些研究成果报道，但还很不成熟。目前主要有时间序列的差分模型和多输入和多输出的状态空间模型。在辨识算法上采用在线或递推技术以及矩阵特征值分析方法。目前单变量线性系统辨识理论和方法已比较成熟【5一，而多变量系统辨识虽然经过多年的研究，但由于在噪声背景下问题的高度复杂性，还很不成熟。因此，许多的研究工作针对在线辨识算法的自适应性、收敛性和一致性。提出许多适应于随时间缓慢变化的参数辨识方法，主要包括最小二乘法及其改进算法、最大似然估计算法及

7、其改进算法和卡尔曼滤波法[7,83】。递推最小二乘算法可以跟踪时变参数变化，但是，带固定的遗忘因子的算法一般只能跟踪慢变参数，而具有自适应可变遗忘因子的算法【loj能够估计随时间变化较快的参数，但在有噪声的情况下参数估计方差增大，参数估计自适应越快跟踪噪声的趋势也越大，参数辨识的误差也越大。为了改善辨识精度，文献【l卜13】对参数快变的系统采用在每一个采样间隔内以折线段来逼近。文献f12】针对含有噪声的时变模型，给出一种多项式扩展递推最小二乘算法，对待估算的参数以多项式逼近，在固定长度上，问题变成非时变参数的辨识问题，然后采用遗忘因子来解决。以上关于时变动力学

8、的研究大都集中在结构的模态参数辨识，对