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      利用ARMA模型的直流電機(jī)模型的辨識(shí)

      2014-11-14 03:19:54劉莉欣曹云峰莊麗葵
      關(guān)鍵詞:輸入輸出階數(shù)直流電機(jī)

      劉莉欣,曹云峰,莊麗葵,王 彪

      (1.南京航空航天大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院,江蘇 南京210016;2.南京航空航天大學(xué) 高新技術(shù)研究院,江蘇南京210016)

      四旋翼飛行器是一種具有4個(gè)螺旋槳的飛行器,并且4個(gè)螺旋槳呈十字形交叉結(jié)構(gòu),相對(duì)的四旋翼具有相同的旋轉(zhuǎn)方向,分2組,2組的旋轉(zhuǎn)方向不同.具有垂直起降穩(wěn)定懸停和自主巡航能力.與傳統(tǒng)的直升機(jī)不同,四旋翼直升機(jī)能通過(guò)改變螺旋槳的速度來(lái)實(shí)現(xiàn)各種動(dòng)作.在軍事和民事領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景.

      微小型四旋翼飛行器的姿態(tài)取決于4個(gè)直流電機(jī)的轉(zhuǎn)速[1].為了精確控制電機(jī)的轉(zhuǎn)速,通常對(duì)電機(jī)模型的傳遞函數(shù)進(jìn)行辨識(shí),電機(jī)的扭矩和角速度等輸出取決于當(dāng)前輸入電壓.當(dāng)然它們的這種相關(guān)性取決于電機(jī)的電感、電阻、轉(zhuǎn)動(dòng)慣量以及摩擦因數(shù)和載荷等因素.用系統(tǒng)辨識(shí)方法確定的傳遞函數(shù)相對(duì)比機(jī)理建模準(zhǔn)確,辨識(shí)得到直流電機(jī)模型的一種方法是利用遞推預(yù)報(bào)誤差方法(RPEM),該方法利用電壓作為輸入,位置信息作為輸出,有研究者利用一個(gè)加有噪聲的變化電壓作為輸入,位置信息作為輸出來(lái)進(jìn)行辨識(shí),然而極少能得到準(zhǔn)確模型.系統(tǒng)辨識(shí)方法也廣泛應(yīng)用于非線性機(jī)電一體化系統(tǒng)[2]、異步電機(jī)[3]、數(shù)控機(jī)床[4]和機(jī)器人技術(shù)[5]方面.本文直流電機(jī)模型的辨識(shí)將利用脈沖響應(yīng)來(lái)得到輸出數(shù)據(jù),通過(guò)最速下降自回歸滑動(dòng)平均模型算法(ARMA)來(lái)將原系統(tǒng)輸出角速度和辨識(shí)模型的角速度之間的誤差降到最小[6].建立起ARMA模型后通過(guò)脈沖響應(yīng)辨識(shí)出系統(tǒng)的Z變換傳遞函數(shù)模型.

      1 直流電機(jī)模型

      對(duì)于直流電機(jī),根據(jù)機(jī)械和電壓守恒有以下2個(gè)等式:

      其中T為電機(jī)扭矩,Tload為電機(jī)載荷扭矩,ω為電機(jī)角速度,J為電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)慣量,b為電機(jī)摩擦因數(shù),Vin為電機(jī)輸入電壓值,Vemf為電磁式電壓力,i為電機(jī)電流,R為電機(jī)繞組阻值,L是電機(jī)繞組電感.

      另外扭矩T和電機(jī)當(dāng)前電流存在比例關(guān)系,電磁電壓Vemf與電機(jī)角速度ω存在比例關(guān)系,

      其中Km是電機(jī)機(jī)械常數(shù),Ke為電機(jī)電力常數(shù).

      另外電機(jī)載荷的扭矩可以進(jìn)一步化成包含載荷轉(zhuǎn)動(dòng)慣量的形式.

      將(3)~(5)式代入(1)、(2),將輸入電壓作為輸入,電機(jī)轉(zhuǎn)速作為輸出并且進(jìn)行拉氏變換,得到電機(jī)輸入輸出模型,如圖1所示.

      2 ARMA模型和最速下降算法

      系統(tǒng)辨識(shí)指的是通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)(系統(tǒng)的輸入和輸出)來(lái)確定系統(tǒng)的模型.

      在ARMA模型中,假設(shè)被辨識(shí)的系統(tǒng)滿足以下條件:

      輸入輸出值可通過(guò)待辨識(shí)系統(tǒng)的仿真或物理模型的實(shí)際測(cè)量得到,輸入輸出在式(6)中用來(lái)計(jì)算,它們的關(guān)系如圖2所示,aj和bi隨著輸入輸出的值變化而變化,使得誤差最小.

      其中p是有效數(shù)據(jù)采樣數(shù),每個(gè)序列最小二乘逼近值為:

      這是我們需要的最小化誤差方程.

      最速平滑下降算法可以在此處用來(lái)計(jì)算誤差的最小值,通過(guò)以下求導(dǎo)可得:

      最速下降平滑算法被用來(lái)得到以下不斷更新的值:

      其中α為步長(zhǎng),為了得到最佳步長(zhǎng)值,可以利用線性搜索方法,但該方法相對(duì)用時(shí)較長(zhǎng),參數(shù)確定之后,我們就可以利用計(jì)算ARMA模型的Z變換來(lái)得到待估計(jì)模型的傳遞函數(shù):

      我們知道,當(dāng)系統(tǒng)的輸入為脈沖函數(shù)時(shí),系統(tǒng)的輸出為y(n),等于該系統(tǒng)傳遞函數(shù)h(n).因此系統(tǒng)輸出的Z變換等于系統(tǒng)傳遞函數(shù)的Z變換值H(z).

      3 仿真結(jié)果

      利用脈沖輸入來(lái)使得電機(jī)模型產(chǎn)生角速度的輸出,然后根據(jù)已知的輸入和電機(jī)角速度的輸出,利用ARMA算法對(duì)模型參數(shù)aj和bi進(jìn)行計(jì)算,從而就能得到待辨識(shí)的模型.

      對(duì)實(shí)驗(yàn)室飛行器上的電機(jī)進(jìn)行辨識(shí),已知飛行器400個(gè)輸入數(shù)據(jù),400個(gè)輸出數(shù)據(jù),取步長(zhǎng)為5×10-7,5 ×10-6,1 ×10-5,辨識(shí)模型輸入輸出如圖3 ~5所示,可見(jiàn)步長(zhǎng)取5×10-6更加接近電機(jī)實(shí)際輸出模型,步長(zhǎng)越小,待辨識(shí)模型接近實(shí)際模型的速度變慢,而步長(zhǎng)過(guò)大導(dǎo)致電機(jī)待辨識(shí)模型噪聲過(guò)大,最大值與最小值之間差距抖動(dòng)劇烈,模型結(jié)構(gòu)相對(duì)不穩(wěn)定.因此我們?nèi)”容^接近實(shí)際模型的步長(zhǎng)值5×10-6.圖6為實(shí)際電機(jī)模型輸出.

      圖6與圖4很相似,一定程度保證了數(shù)據(jù)的有效性.通過(guò)已知的輸入輸出和本文第3章介紹的ARMA及最速下降平滑算法,可以計(jì)算出aj和bi的值,從而得到系統(tǒng)脈沖傳遞函數(shù)的模型.分別對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行3階、4階和5階的脈沖傳遞函數(shù)的計(jì)算,結(jié)果為

      不同階數(shù)脈沖傳遞函數(shù)得到的系統(tǒng)進(jìn)行階躍響應(yīng),曲線如圖7~9所示.

      4 結(jié)語(yǔ)

      階躍響應(yīng)輸入值為1,而電機(jī)采用的輸入值為前200個(gè)數(shù)據(jù)是0.15定值,后200個(gè)數(shù)據(jù)是0.圖3中可見(jiàn),前200 ms時(shí)系統(tǒng)已達(dá)穩(wěn)定狀態(tài),電機(jī)輸出峰值在300~350 rad/s,部分值接近400 rad/s,我們對(duì)辨識(shí)出的3階系統(tǒng)模型進(jìn)行階躍輸入,可見(jiàn)輸出值為2 000左右;對(duì)辨識(shí)出的4階系統(tǒng)模型進(jìn)行階躍輸入,可見(jiàn)輸出值為3 000左右;而我們對(duì)辨識(shí)出的5階系統(tǒng)模型進(jìn)行階躍輸入,可見(jiàn)輸出值為3 000左右.3階系統(tǒng)穩(wěn)定值與電機(jī)模型輸出輸入值相比,比4階與5階系統(tǒng)的更接近.可見(jiàn)3階系統(tǒng)更接近系統(tǒng)真實(shí)值.因電機(jī)系統(tǒng)本來(lái)階數(shù)較小,增大階數(shù)反而引進(jìn)了不必要的誤差,并且階數(shù)越大引入的誤差反而越大,未來(lái)我們可以對(duì)輸出信號(hào)進(jìn)行多種階數(shù)的測(cè)試,并對(duì)電機(jī)輸出值進(jìn)行濾波處理,將野值進(jìn)行剔除,這樣所得結(jié)果會(huì)更準(zhǔn)確.

      [1]楊成順,楊忠,張強(qiáng).一種新型多旋翼飛行器的建模與反演控制[J].濟(jì)南大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2013(1):52-58.

      [2]ANGERER B T,HINTZ C.Online identification of a nonlinear mechatronic system[J].Control Engineering Practice,2004,12(11):1465-1478.

      [3]KOUBAA Y.Recursive identification of induction motor parameters[J].Simulation Modelling Practice and Theory,2004,12(5):363-381.

      [4]YAN M T,LEE M H,YEN P L.Theory and application of a combined self-tuning adaptive control and crosscoupling control in a retrofit milling machine[J].Mechatronics,2005,15(2):193-211.

      [5]?STRING M,GUNNARSSON S,NORRL?F M.Closedloop identification of an industrial robot containing flexibilities[J].Control Engineering Practice,2003,11(3):291-300.

      [6]郭永剛,許亮華,水小平.基于脈沖響應(yīng)數(shù)據(jù)的ARMA法建模以及模態(tài)參數(shù)識(shí)別[J].地震工程與工程振動(dòng),2006,26(5):167-171.

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