為了在缺乏激勵信號先驗知識的情況下實現熱電偶動態(tài)性能的精確評估,提出一種由3只不同偶絲直徑熱電偶組成的級聯式溫度測試系統(tǒng)的時間常數評估方法。該方法基于總體最小二乘Tikhonov正則化算法對熱電偶級聯系統(tǒng)數學模型進行辨識及時間常數解算。對于熱電偶偶絲直徑較為接近的測試系統(tǒng),基于奇異值分解進行正則化方法優(yōu)化,可以避免熱電偶信息矩陣共線性造成的時間常數病態(tài)估計,有效拓展了該方法的適用性。通過數值仿真進行了理論驗證,并在一種氣體溫度動態(tài)校準裝置中進行了實驗驗證,結果表明奇異值分解正則化時間常數估計方法相比總體最小二乘Tikhonov正則化算法和普通最小二乘算法,辨識精度分別至少提高了75%和3.5倍,證明了該方法的有效性。 

【文章來源】：儀器儀表學報. 2020,41(11)北大核心EICSCD

【文章頁數】：8 頁

【部分圖文】：

階躍激勵信號噪聲水平K%與時間常數誤差的關系

圖2 正弦激勵信號條件下 Δ Τ ^ m3 (k) 與 e ^ (k)之間的關系圖2、3可以看出:在正弦和階躍激勵信號條件下,時間常數的殘差均在±3×10-3范圍內,具有較高的辨識精度。為了進一步對TLS-Tikhonov算法性能進行評估,將普通最小二乘法(least squares, LS)估計與TLS-Tikhonov算法估計隨噪聲水平的變化情況分別在正弦與階躍激勵信號條件下進行比較,如圖4所示。

圖2、3可以看出:在正弦和階躍激勵信號條件下,時間常數的殘差均在±3×10-3范圍內,具有較高的辨識精度。為了進一步對TLS-Tikhonov算法性能進行評估,將普通最小二乘法(least squares, LS)估計與TLS-Tikhonov算法估計隨噪聲水平的變化情況分別在正弦與階躍激勵信號條件下進行比較,如圖4所示。圖5 階躍激勵信號噪聲水平K%與時間常數誤差的關系

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于熱電偶的爆炸溫度場存儲測試技術研究[D]. 李幸.南京理工大學 2009



本文編號：3121246