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文档简介

.1,经典识别方法相关分析1:简介2:原则3:定义4:优缺点5:实际应用,姜树泽威刘富才,2,介绍,与系统识别相关的分析方法通常使用伪随机二进制序列作为识别系统的输入信号,该方法保证输入信号包含足够的激励信息,而不干扰系统的正常运行。可以间接获得系统的传递函数,也可以直接识别系统的时域离散差分模型或状态模型,离线运算和在线识别都是可能的。因此,相关分析迄今有广泛的应用。3,1,相关分析原理,相关分析基于输入和输出数据,系统的冲激响应函数g(t),噪声为加性干扰。例如,假设输入u(t)是具有每个状态遍历性的平稳随机过程,测量噪声(t)和输入u(t)相互独立。输入u(t)、输出y(t)、测量噪波(t)的平均值为0。4,相关公式,维纳-霍夫(winner-hoff)方程,5,如果输入信号是白噪声,则具有白噪声的性质。6,必须解决积分时间和白噪声的物理实现这两个问题。可以使用周期白噪声来完成第一个问题,即有限时间内的互相关函数计算;要解决第二个问题,可以使用近似白噪声信号。在工程实践中,通常可以使用周期性伪随机2位序列作为测试信号同时解决两个问题。先讨论周期性问题,7,t大于冲量响应g(t)衰减为零的时间时,仅说明自下而上的第一个项目,说明可以在一个周期中计算ruz,(,t的大小确定,8,M序列是最常用的伪随机二进制序列之一。易于生成,易于处理,具有类似白噪声的特性。在系统识别中,m序列经常用作测试输入信号,提高系统冲激响应函数精度的方法是减少m序列的时钟周期并增加长度。用高精度方法求解维纳-霍夫方程。提高互相关函数的计算精度等。对于n级移位寄存器,如果生成的序列长度为,则此序列称为最大长度2位序列(m序列)。9,2;m序列识别脉冲响应函数、m序列参数选择、中振幅a的大小可以根据所识别系统的线性范围和噪声信号比来确定。必须满足m系列的有效频谱,以复盖识别系统的重要工作频率区域。系统的最大操作频率或阻塞频率。m-必须满足序列的一个周期内脉冲响应几乎减少到0。Ts是识别系统的动态响应时间。10,2,识别为m序列的步骤,通过测试获得系统的预先验证知识,例如最大工作频率、转换过程时间、线性工作范围等。根据经验公式,选取m序列的参数NP,a,以从第二个循环开始测量数据。通常,通过增加14周期(2)计算Ruz(m)计算g(t),Np,减少,可以提高互相关函数计算的精度。通常从第二个期间开始计算1到4个期间的数据。11、12,3。g(m),维纳-霍夫方程,离散形式,13、14,正确的估计,15,3,相关算法的向量格式,16,17,4,信号测试要求,输入信号的最低要求是信号必须持续激励。在识别时间内,输入信号可以持续地鼓励已识别系统

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