本文選題：自適應(yīng)濾波 + 放電狀態(tài)��； 參考：《哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào)》2015年11期

【摘要】：電火花加工過程具有非線性、弱穩(wěn)態(tài)的特性,加工過程中放電狀態(tài)變化劇烈,導(dǎo)致控制變量隨之大幅度震動(dòng),對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性極為不利,因此需要對(duì)放電狀態(tài)曲線進(jìn)行光滑濾波。由于二階自回歸放電狀態(tài)模型的參數(shù)辨識(shí)是有偏估計(jì),提出采用中間變量的方法消除參數(shù)的有偏估計(jì)。采用一個(gè)卡爾曼濾波器建立中間變量,另一個(gè)卡爾曼濾波器用于二階自回歸放電狀態(tài)模型的參數(shù)辨識(shí),2個(gè)卡爾曼濾波器共同組成了一個(gè)自適應(yīng)濾波器。經(jīng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證:該自適應(yīng)濾波方法不僅能夠光滑放電狀態(tài)曲線,而且能夠消除線性濾波本身固有的相移和延遲,同時(shí),自適應(yīng)濾波方法不會(huì)像線性濾波方法造成整個(gè)控制系統(tǒng)階次大幅升高、穩(wěn)定性下降,能夠充分保障實(shí)時(shí)控制和系統(tǒng)穩(wěn)定性。
[Abstract]:The process of EDM has the characteristics of nonlinear and weak steady state, and the discharge state changes dramatically during the machining process, which results in the control variables shaking greatly, which is extremely unfavorable to the stability of the system, so it is necessary to smooth filter the discharge state curve. Because the parameter identification of the second order autoregressive discharge state model is biased estimation, an intermediate variable method is proposed to eliminate the biased estimation of the parameters. One Kalman filter is used to establish the intermediate variable and another Kalman filter is used to identify the parameters of the second order autoregressive discharge state model. Two Kalman filters are combined to form an adaptive filter. The experimental data show that the adaptive filtering method can not only smooth the discharge state curve, but also eliminate the inherent phase shift and delay of the linear filter, at the same time, The adaptive filtering method can not increase the order of the whole control system greatly and decrease the stability of the whole control system, which can fully guarantee the real-time control and the stability of the system.
【作者單位】： 北京建筑大學(xué)機(jī)電與車輛工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51004005) 北京市自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(4122021) 北京市教委科技計(jì)劃面上基金資助項(xiàng)目(051101904)
【分類號(hào)】：TG661

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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5 曾U喺，

本文編號(hào)：2077652