針對在超聲電機(jī)的物理機(jī)理建模存在的問題,提出了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的建模方法。運(yùn)用貝葉斯理論進(jìn)行模型參數(shù)估計。使用EM（參數(shù)期望最大化）的性能指標(biāo),得到基本理論公式及計算迭代方法。提出了模型適配度作為超聲電機(jī)模型魯棒性的評價指標(biāo),并進(jìn)行研究。通過實驗和模型計算,參數(shù)魯棒性和建模精度均有提高。經(jīng)實驗證明,所述的建模方法在超聲電機(jī)的建模工作中具有較好的精度和參數(shù)魯棒性。 

【文章來源】：電氣傳動. 2020,50(07)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

超聲電機(jī)EM核方法模型參數(shù)估計算法流程圖

系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)后，經(jīng)數(shù)據(jù)采集卡傳送至計算機(jī)，上位機(jī)根據(jù)本文所述方法進(jìn)行建模及參數(shù)辨識。圖3給出了該超聲電機(jī)模型的頻率特性。從圖2中可以看出，電機(jī)模型的頻率特性保有足夠的裕度。如有新的離群數(shù)據(jù)輸入或模型參數(shù)發(fā)生攝動時，模型也能在相應(yīng)的頻段保持良好的魯棒性。

在利用所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模時，分別采用物理機(jī)理建模、傳統(tǒng)時間序列建模方法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法（其結(jié)構(gòu)選為基本三層BP網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練方法經(jīng)過優(yōu)化及綜合對比，選其魯棒性較強(qiáng)的算法）、以及本文所述建模方法進(jìn)行對比。數(shù)據(jù)量為1k，分別以正態(tài)分布和t分布，利用式（24）分別計算其適應(yīng)度，得出箱體圖如圖3所示。從圖3中可以定性地看出：1）按照t分布進(jìn)行參數(shù)辨識與按照通常的正態(tài)分布進(jìn)行參數(shù)辨識相比，其模型參數(shù)適配度整體上要好，這證明了本文1.1節(jié)所述結(jié)論的正確性，同時也印證了貝葉斯估計的基本理論；2）從圖2、圖3中可以看出，與物理機(jī)理建模、傳統(tǒng)時間序列建模方法以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法所得出的參數(shù)相比，本文所述方法具有較好的參數(shù)適配度，即參數(shù)的魯棒性較強(qiáng)。圖3中相應(yīng)的計算數(shù)據(jù)如表1所示。

【參考文獻(xiàn)】：
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