發(fā)布時(shí)間：2020-10-21 05:19

　　 跟蹤控制系統(tǒng)在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、國(guó)防、天文觀測(cè)等各個(gè)領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用,而系統(tǒng)中被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型是實(shí)現(xiàn)控制的基礎(chǔ)。一般來說,被控對(duì)象的模型往往是未知或是半未知的,因?yàn)楫?dāng)系統(tǒng)內(nèi)部機(jī)理過于復(fù)雜時(shí),被控對(duì)象的模型結(jié)構(gòu)和對(duì)應(yīng)的參數(shù)很難利用現(xiàn)有的知識(shí)和方法來確定,甚至當(dāng)系統(tǒng)所處的環(huán)境改變或者系統(tǒng)自身出現(xiàn)故障時(shí),被控對(duì)象的模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)也會(huì)發(fā)生變化。因此,能夠及時(shí)并準(zhǔn)確的獲得跟蹤控制系統(tǒng)中被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型是非常必要的。目前跟蹤控制系統(tǒng)中獲取被控對(duì)象數(shù)學(xué)模型的主要方法是利用動(dòng)態(tài)信號(hào)分析儀在高達(dá)30k Hz的采樣頻率下獲得被控對(duì)象的頻率特性,再利用MATLAB工具箱辨識(shí)得到傳遞函數(shù)模型。該方法的實(shí)現(xiàn)需要借助專用儀器不利于系統(tǒng)的集成,也沒有充分利用系統(tǒng)本身的軟硬件設(shè)施。本研究的目的就是要利用跟蹤控制系統(tǒng)自身軟硬件設(shè)施,在低采樣頻率下,完成對(duì)被控對(duì)象傳遞函數(shù)模型的辨識(shí)。首先,分析了跟蹤控制系統(tǒng)的組成,并在此基礎(chǔ)上通過機(jī)理建模的方式建立了精跟蹤系統(tǒng)被控對(duì)象快反鏡系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型。分析了辨識(shí)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)對(duì)系統(tǒng)辨識(shí)的重要性,并從輸入信號(hào)的選取、采樣周期的選擇和數(shù)據(jù)的預(yù)處理三個(gè)方面對(duì)辨識(shí)實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)提出了要求。接著,研究了時(shí)域辨識(shí)的基本理論,并以此為基礎(chǔ)對(duì)M序列和逆重復(fù)M序列進(jìn)行了研究與對(duì)比。研究表明,逆重復(fù)M序列由于其自相關(guān)函數(shù)不包含直流分量更適合作為辨識(shí)激勵(lì)信號(hào)。以逆重復(fù)M序列作為辨識(shí)激勵(lì)信號(hào),研究了相關(guān)辨識(shí)法辨識(shí)系統(tǒng)脈沖響應(yīng)的方法,并對(duì)逆重復(fù)M序列參數(shù)的選擇進(jìn)行了分析。研究了利用脈沖響應(yīng)辨識(shí)傳遞函數(shù)模型的Hankel矩陣法。最后對(duì)基于逆重復(fù)M序列的時(shí)域傳遞函數(shù)辨識(shí)方法進(jìn)行了辨識(shí)仿真,驗(yàn)證了該方法的有效性和可行性。然后,研究了頻域辨識(shí)和頻率特性的意義,在此基礎(chǔ)上首先研究了基于穩(wěn)態(tài)正弦的頻率特性辨識(shí)方法和基于掃頻正弦的頻率特性辨識(shí)方法并進(jìn)行了辨識(shí)仿真。仿真表明基于掃頻正弦的頻率特性辨識(shí)方法由于其低采樣頻率、小計(jì)算量和較高的辨識(shí)精度更適于作為集成在跟蹤控制系統(tǒng)上的辨識(shí)方法。然后研究了通過頻率特性辨識(shí)傳遞函數(shù)模型的四種方法:基本Levy法、修正Levy法、迭代Levy法和MATLAB GUI法,并進(jìn)行了辨識(shí)仿真。仿真表明,修正Levy法辨識(shí)精度高,對(duì)辨識(shí)參數(shù)初值沒有設(shè)定要求,算法復(fù)雜度一般,是跟蹤控制系統(tǒng)較為理想的基于頻率特性計(jì)算傳遞函數(shù)模型參數(shù)的辨識(shí)方法。最后,構(gòu)建了基于PC/104的快反鏡系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái),在控制器的Vx Works環(huán)境下編寫了程序。首先對(duì)基于逆重復(fù)M序列的時(shí)域辨識(shí)方法進(jìn)行辨識(shí)實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了該方法的有效性和抗干擾能力,然后對(duì)基于掃頻正弦的頻域辨識(shí)方法進(jìn)行了辨識(shí)實(shí)驗(yàn)并進(jìn)一步分析了傳感器誤差對(duì)辨識(shí)結(jié)果的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于逆重復(fù)M序列的時(shí)域辨識(shí)方法辨識(shí)時(shí)間短、對(duì)噪聲抑制能力強(qiáng),辨識(shí)精度較高是跟蹤控制系統(tǒng)被控對(duì)象較為理想的辨識(shí)方法。
【學(xué)位單位】：中國(guó)科學(xué)院研究生院（光電技術(shù)研究所）
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2015
【中圖分類】：TP273;N945.14
【部分圖文】：

跟蹤控制系統(tǒng)辨識(shí)技術(shù)研究用是通過鏡面快速、高精度的偏轉(zhuǎn)以提高復(fù)合架結(jié)構(gòu)形式逐步發(fā)展為現(xiàn)在的柔性軸形式�？旆闯侄嘟嵌鹊娜嵝�，同時(shí)避免了采用機(jī)械軸承帶。射鏡在外力驅(qū)動(dòng)下的等效原理圖。其中1k 為柔性按某頻率驅(qū)動(dòng)快反鏡時(shí)解耦出去的質(zhì)量，1m 為得到的位移，2 1x x代表快反鏡鏡面的變形度

信號(hào)是由基于邏輯的帶反饋的 n 級(jí)移位寄存器產(chǎn)生的。寄存器在時(shí)鐘循環(huán)移位將信號(hào)自上一級(jí)向下一級(jí)依次傳遞，并把某些寄存器的值作（異或）運(yùn)算，最后將運(yùn)算的結(jié)果作為第一級(jí)寄存器的輸入[35]。我們?nèi)我庖患?jí)作為輸出，通常取其最后一級(jí)，由此便可得到周期性呈現(xiàn)的移位寄存器進(jìn)行合適的反饋連接，就能在一個(gè)周期內(nèi)產(chǎn)生長(zhǎng)度為N 進(jìn)制序列，即 M 序列。M 序列具有兩個(gè)取值 a 和-a，從一個(gè)值變換到間是移位時(shí)鐘周期的整數(shù)倍。設(shè)移位時(shí)鐘周期為 t，則 M 序列的周期為存器的反饋連接方式或初始狀態(tài)值的改變會(huì)產(chǎn)生不同的 M 序列。下圖/Simulink 利用移位寄存器模擬產(chǎn)生一個(gè) 4 級(jí) M 序列的原理圖，采用易的產(chǎn)生 M 序列。

它的特點(diǎn)如下：M 序列的譜線是線狀的，譜線的包絡(luò)線為 / ，譜線之間的間距相等，均為 / ，共有 N 根譜線在半個(gè)正弦的包絡(luò)內(nèi)。在f 0處有一根譜線，幅度為 / ，說明 M 序列的譜線中存在著直流分量。若 N取的較大，那么這個(gè)直流分量將很小。M 序列的譜線僅存在于基頻 及其各次離散的諧波 r / 上，其中 r = 1,2,…,N，譜線的高度為 1 / / ，與序列長(zhǎng)度 N 大致成反比并隨著 r 增大而減小。在r 的低頻段，由于其功率譜衰減較慢，可以近似的認(rèn)為 2 1 / ，令 / 0.707求出 r 值，或近似的令r N/3，就得到功率譜密度下降 3dB的頻率點(diǎn)，即一個(gè) M 序列的有效帶寬的范圍是在 1/ ,1/3 之間。3.2.2 逆重復(fù) M 序列M 序列的自相關(guān)函數(shù)除了類似δ函數(shù)的三角脈沖之外，還存在一個(gè)穩(wěn)態(tài)的弱相關(guān)
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2849693