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偽隨機信號(m序列)相關(guān)辨識的動態(tài)測試方法

2013-11-15 07:35何華鋒李元凱董海迪楊學猛
中國測試 2013年4期
關(guān)鍵詞:測系統(tǒng)將式估計值

何華鋒,李元凱,董海迪,楊學猛

(第二炮兵工程大學302室,陜西 西安 710025)

0 引 言

隨著測試技術(shù)的發(fā)展,人們對航空航天領(lǐng)域伺服系統(tǒng)動態(tài)測試的準確性與快速性提出了更高的要求。傳統(tǒng)動態(tài)測試采用相關(guān)函數(shù)法[1],其測試過程如下:首先利用計算機控制交流D/A模件向被測系統(tǒng)加一定頻率的正弦信號,利用中速A/D采集響應輸出,由計算機進行相關(guān)函數(shù)運算,求出該頻率點的幅頻和相頻特性。測試中需要測量的頻率點有6個,而一個頻率點需要測量3個周期[2],因此整個測試完成需要18個周期(約120s),不僅測試時間較長,而且僅得到6個頻率點的測量值。

本文針對航空航天領(lǐng)域伺服系統(tǒng)的動態(tài)性能測試要求,提出一種基于偽隨機信號相關(guān)辨識的動態(tài)測試新方法。

1 偽隨機信號相關(guān)辨識的動態(tài)測試方法

由于該測試方法是針對線性定常離散系統(tǒng)的,實際工程中可選用偽隨機二位式序列——m序列(周期信號)作為測試激勵信號[3],整體結(jié)構(gòu)如圖1所示。圖中 η(t)為輸入噪聲,ξ(t)為輸出觀測噪聲。假設(shè)整個系統(tǒng)中的采樣周期或步長與輸入m序列的步長Δ之比為1∶3,且假設(shè)輸入信號x(t)與噪聲η(t)、ξ(t)均為零均值的平穩(wěn)隨機過程,彼此統(tǒng)計獨立。

首先利用數(shù)字計算機提供m序列m(k),經(jīng)過數(shù)模轉(zhuǎn)換加到被測對象的輸入端;然后將輸出響應y(t)經(jīng)模數(shù)轉(zhuǎn)換后得到y(tǒng)(k),送到計算機進行實時遞推計算,經(jīng)若干周期后得到脈沖響應序列;最后利用Hankel矩陣法可以估算出被測系統(tǒng)的傳遞函數(shù),從而得出被測對象的幅頻、相頻特性。

圖1 離散系統(tǒng)動態(tài)特性相關(guān)辨識法結(jié)構(gòu)圖

2 m序列的自相關(guān)函數(shù)

在推導基于m序列離散形式相關(guān)辨識的計算公式之前,先說明一下m序列自相關(guān)函數(shù)的形式??梢宰C明,m序列自相關(guān)函數(shù)[4]為

式中:a——m序列邏輯狀態(tài)“0”對應的輸出正電壓的幅值;

N——m序列一個周期的總拍數(shù);

Δ——移位脈沖的周期。

由于離散化,可將式(1)簡化為[5]

3 基于偽隨機信號相關(guān)辨識的動態(tài)測試原理

3.1 脈沖響應序列遞推公式

對于圖1所示的被測對象,根據(jù)卷積定理公式有

式中:g(σ)——被測對象的脈沖響應。

若將被測對象的動態(tài)方程寫成內(nèi)部描述形式,有

當 x(0)=0 時,有

可知:Φ(j)b=g(j),將式(5)改寫為

設(shè)N為m序列一個周期的總拍數(shù),且NΔ=T大于脈沖響應衰減到零的時間,將式(6)代入y(k)與m(k)的互相關(guān)函數(shù),可得

式(7)中Rmm(σ)為m序列的自相關(guān)函數(shù),這就是維納-霍普夫方程的離散形式。

取 σ=1,2,3,…,N,得

寫成矩陣形式,有

則有

其中

根據(jù)式(2)可得

因此

由式(12)可知,只要得到輸入輸出的互相關(guān)函數(shù)向量Rym(N),就可以利用其求出被測系統(tǒng)的脈沖響應G(N)。然而,Rym(1)、Rym(2)、…、Rym(N)不易直接精確求出,且為了能夠?qū)崿F(xiàn)在線辨識,下面推導求脈沖響應G(N)的遞推公式。

根據(jù)第M次的測量,可按式(13)來估算輸入輸出的互相關(guān)函數(shù)

將式(13)代入式(12),可得第M次測量估算出的系統(tǒng)脈沖響應序列G^M(N)。

則有:

3.2 序列的參數(shù)選擇

以上討論了利用離散條件下偽隨機信號(m序列)相關(guān)辨識的方法對被辨識系統(tǒng)的脈沖響應序列進行估計的理論依據(jù)。在實際辨識中,需要根據(jù)被辨識系統(tǒng)動態(tài)性能的先驗知識,確定m序列的參數(shù)Δ、N和a[6]。通過分析m序列的自相關(guān)函數(shù)和功率譜密度可知:其自相關(guān)函數(shù)不是一個理想的周期脈沖,且功率譜密度也不是常值。但如果被辨識系統(tǒng)的工作頻帶處于(0~2π/3)Δ范圍之內(nèi),則可以將m序列近似看作理想的周期白噪聲。因此,設(shè)被辨識系統(tǒng)的最高工作頻率為ωmax,動態(tài)響應時間為ts,其參數(shù)應滿足ωmax<2π/(3Δ),且NΔ=(1.2~1.5)ts。

3.3 由脈沖響應確定傳遞函數(shù)的Hankel矩陣法

通過輸入偽隨機信號m序列,采樣輸出的響應信號進行實時的遞推計算,得到被測對象的脈沖響應序列的估計值。本節(jié)運用Hankel矩陣法[7],利用脈沖響應的估計值來計算得出被測對象的脈沖傳遞函數(shù)系數(shù)的估計值。

設(shè)被辨識的離散系統(tǒng)模型是一個n階的脈沖傳遞函數(shù)

將式(16)化為相應的狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程

其脈沖傳遞函數(shù)又可以表示為

又因為

為互逆關(guān)系,則

將式(20)兩邊同時除以z,可得

等式右邊取前n項代入式(18),可得脈沖傳遞函數(shù)與脈沖響應的關(guān)系式

將式(20)代入式(16)中,可得

比較式(23)等號兩邊z的同冪次項系數(shù)可得

以及

根據(jù)Hankel矩陣的定義可知,式(24)左邊的矩陣是一種待定的 Hankel矩陣,記作 H(n,l)。因此,將基于m序列相關(guān)辨識得到的被測對象的脈沖序列響應估計值代入式(24)和式(25)中,便可求得脈沖傳遞函數(shù)的估計值;經(jīng)雙線性變換,可以得到連續(xù)傳遞函數(shù)的估計值;由估計的傳遞函數(shù)可求得幅頻和相頻特性[8],完成動態(tài)測試。

4 驗證實驗

本節(jié)將利用基于偽隨機相關(guān)辨識的動態(tài)測試方法對傳遞函數(shù)標準化(即傳遞函數(shù)已知且固定)儀器設(shè)備的動態(tài)性能進行測試。實驗結(jié)果給出了被測對象的幅頻與相頻特性。

4.1 實驗模型

實驗模型結(jié)構(gòu)如圖1所示,設(shè)整個系統(tǒng)中的采樣周期或步長與輸入m序列的步長Δ之比為1/3。已知被測系統(tǒng)的傳遞函數(shù)模型為

4.2 實驗參數(shù)

設(shè)被測系統(tǒng)最高工作頻率為1/5,動態(tài)響應時間為10s,則Δ的選擇范圍小于10.472s,若選Δ=1.5s,則可得N>10,選N=15。因此,輸入的m序列的周期T為22.5s,a值取0.5mA,系統(tǒng)采樣時間T0為0.5s,試驗進行3個m序列的周期(68s)。

4.3 實驗結(jié)果

運用該新方法經(jīng)過3個m序列周期的測試后,遞推得到的被測系統(tǒng)脈沖響應序列數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 脈沖響應序列數(shù)據(jù)(T0=0.5s)

由于被測系統(tǒng)的階數(shù)是3,構(gòu)造的Hankel矩陣如下:

分別求得:

可得被測系統(tǒng)的脈沖傳遞函數(shù)的估計值為

經(jīng)雙線性變換后,連續(xù)傳遞函數(shù)的估計值為

圖2 被測對象的對數(shù)頻率特性(Bode圖)

可見,估計的傳遞函數(shù)與標準化儀器的實際傳遞函數(shù)非常接近。根據(jù)估計傳遞函數(shù)可進一步求得被測對象的幅頻與相頻特性,如圖2所示。

5 結(jié)束語

由上述實驗結(jié)果可知,該方法在已知被測系統(tǒng)階數(shù)的情況下,可以獲得較好的近似傳遞函數(shù);該方法運用于儀器設(shè)備的動態(tài)測試,可以準確地得到其幅頻與相頻響應;另外,傳統(tǒng)的動態(tài)測試方法需用時大約120s,使用該新方法可以節(jié)約用時約52s。

[1]崔吉俊.火箭導彈測試技術(shù)[M].北京:國防工業(yè)出版社,1999.

[2]胡昌華,馬清亮,鄭建飛.導彈測試與發(fā)射控制技術(shù)[M].北京:國防工業(yè)出版社,2010.

[3]王然冉,趙德平.用偽隨機信號相關(guān)辨識檢測線路的頻率參數(shù)[J].沈陽工業(yè)大學學報,1998(20):46-49.

[4]李白男.偽隨機信號在工業(yè)系統(tǒng)辨識中的應用[M].北京:科學出版社,1987.

[5]趙淑清,鄭薇.隨機信號分析[M].哈爾濱:哈爾濱工業(yè)大學出版社,1999.

[6]王志賢.最優(yōu)狀態(tài)估計與系統(tǒng)辨識[M].西安:西北工業(yè)大學出版社,2004.

[7]方崇智,蕭德云.過程辨識[M].北京:清華大學出版社,1988.

[8]盧京潮.自動控制原理[M].西安:西北工業(yè)大學出版社,2009.

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