Особенности идентификации динамических объектов импульсными тестирующими последовательностями
Ключевые слова:
последовательность прямоугольных тестирующих импульсов, амплитудно-частотная характеристика, идентификация, линейный динамический объект
Аннотация
Проведен анализ особенностей процесса идентификации линейных динамических объектов с использованием тестирующей последовательности прямоугольных импульсов. Предполагается, что корни характеристического уравнения идентифицируемого объекта действительные и отрицательные. Проанализирована процедура оценки дискретных точек амплитудно-частотных характеристик (АЧХ) линейных динамических объектов с использованием амплитудного спектра одиночного импульса из периодической импульсной последовательности на периоде следования и амплитудного спектра сигнала на выходе идентифицируемого объекта. Определены источники погрешностей в оценках точек АЧХ динамического объекта. Найдены условия, учитывающие инерционность объекта и позволяющие оценить промежуточные точки АЧХ за счет искусственного удлинения периода наблюдаемого сигнала нулевыми значениями. Представлены достоинства и недостатки предлагаемого способа идентификации линейных объектов. Полученные результаты позволяют оценить изменения положений точек АЧХ объекта в процессе его эксплуатации в системах с адаптивными регуляторами и системах диагностики. В адаптивных регуляторах подача одного тестирующего импульса на объект может заменить генерацию нескольких гармоник с определенными частотами. Этот прием позволяет изучить положение нескольких контрольных точках АЧХ и использовать эту информацию для диагностики состояния объекта и подстройки параметров в адаптивных регуляторах.
Литература
1. Гинсберг К.С., Басанов Д.М. Идентификация и задачи управления // Идентификация систем и задачи управления: Пленарные доклады IV Междунар. конф. М.: Ин-т проблем упр. им. В.А. Трапезникова РАН, 2005. С. 56—63.
2. Rao G.P., Unbehauen H. Identification of Continuous-time Systems // IEEE Control Theory and Appl. 2006. V. 153. No. 2. Pp. 185—220.
3. Штейнберг Ш.Н. Идентификация в системах управления. М.: Энергоатомиздат, 1987.
4. Jouffroy J., Reger J. Finite-time Simultaneous Parameter and State Estimation Using Modulating Functions// IEEE Conf. Control Appl. 2015. Pp. 394—399.
5. Ротач В.Я. Теория автоматического управления. М.: Изд-во МЭИ, 2004.
6. Мазуров В.М., Литюга А.В., Синцын А.В. Развитие технологий адаптивного управления в SCADA системе TRACE MODE // Приборы и системы управления, контроль, диагностика. 2002. № 1. С. 17—22.
7. Frohr F., Orttenburger F. Introduction to Electronic Control Engineering. London: Siemens, 1982.
8. Perlman I. The Electroretinogram: ERG [Электрон. ресурс] http://www.webvision.ERG. (дата обращения 01.06.2017).
9. Marmor F. е. а. SCEV Standard for Full-field Clinical Electroretinography // Doc Ophthalmol. 2009. V. 118. Рp. 69—77.
10. Zueva M., Tsapenko I., Vaskov S. The Components of Human and Rabbit 8-Hz and 12-Hz Flicker Erg as a Function on Intensity, Size and Position of Stimuli // Abstracts of 42nd ISCEV Symp. 2004. P. 132
11 Колосов О.С. и др. Оценка частотных свойств динамического объекта с использованием импульсных тестирующих сигналов // Мехатроника, автоматизация, управление. 2017. № 4. С. 219—226.
12. Попов Е.П. Прикладная теория процессов управления в нелинейных системах. М.: Наука, 1973.
13. Ungarala S., Co T.B. Time-varying System Identification Using Modulating Functions and Spline Models with Application to Bio-processes // Computers and Chemical Eng. 2000. No. 24 (12). Pр. 2739—2753.
14. Анго А. Математика для электро- и радиоинженеров. М.: Наука, 1967.
15. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. СПб.: БХВ-Петербург, 2013.
16. Применение цифровой обработки сигналов /под ред. А.М. Рязанцева. М.: Мир, 1980.
17. Anisimov D.N. е. а. Diagnosis of the Current State of Dynamic Objects and Systems with Complex Structures by Fuzzy Logic Using Simulation Models // Sci. and Techn. Information Proc. 2013. V. 40. No. 6. Рp. 365—374.
18. Кореневский Н.А., Снопков В.Н., Бурмака А.А., Рябкова Е.Б. Проектирование медицинских интеллектуальных систем поддержки принятия решений на основе нечетких информационных технологий // Врач и информационные технологии. 2013. № 6. C. 48—53.
---
Для цитирования: Колосов О.С., Пронин А.Д. Особенности идентификации динамических объектов импульсными тестирующими последовательностями // Вестник МЭИ. 2018. № 3. С. 116—125. DOI: 10.24160/1993-6982-2018-3-116-125.
#
1. Ginsberg K.S., Basanov D.M. Identifikatsiya i Zadachi Upravleniya. Identifikatsiya Sistem i Zadachi Upravleniya: Plenarnye Doklady IV Mezhdunar. Konf. M.: In-t Problem Upr. im. V.A. Trapeznikova RAN, 2005:56—63. (in Russian).
2. Rao G.P., Unbehauen H. Identification of Conti- nuous-time Systems. IEEE Control Theory and Appl. 2006;153;2:185—220.
3. Shteynberg Sh.N. Identifikatsiya v Sistemakh Upravleniya. M.: Energoatomizdat, 1987. (in Russian).
4. Jouffroy J., Reger J. Finite-time Simultaneous Parameter and State Estimation Using Modulating Functions. IEEE Conf. Control Appl. 2015:394—399.
5. Rotach V.YA. Teoriya Avtomaticheskogo Upravleniya. M.: Izd-vo MPEI, 2004. (in Russian).
6. Mazurov V.M., Lityuga A.V., Sintsyn A.V. Razvitie Tekhnologiy Adaptivnogo Upravleniya v SCADA Sisteme TRACE MODE. Pribory i sistemy Upravleniya, Kontrol', Diagnostika. 2002; 1:17—22. (in Russian).
7. Frohr F., Orttenburger F. Introduction to Electronic Control Engineering. London: Siemens, 1982.
8. Perlman I. The Electroretinogram: ERG [Elektron. Resurs] http://www.webvision.ERG. (Data Obrashcheniya 01.06.2017).
9. Marmor F. е. а. SCEV Standard for Full-field Clinical Electroretinography. Doc Ophthalmol. 2009;118:69—77.
10. Zueva M., Tsapenko I., Vaskov S. The Compo- nents of Human and Rabbit 8-Hz and 12-Hz Flicker Erg as a Function on Intensity, Size and Position of Stimuli. Abstracts of 42nd ISCEV Symp. 2004:132
11 Kolosov O.S. i dr. Otsenka Chastotnykh Svoystv Dinamicheskogo Ob"ekta s Ispol'zovaniem Impul'snykh Testiruyushchikh Signalov. Mekhatronika, Avtomatiza- tsiya, Upravlenie. 2017;4:219—226. (in Russian).
12. Popov E.P. Prikladnaya Teoriya Protsessov Upravleniya v Nelineynykh Sistemakh. M.: Nauka, 1973. (in Russian).
13. Ungarala S., Co T.B. Time-varying System Identification Using Modulating Functions and Spline Models with Application to Bio-processes. Computers and Chemical Eng. 2000;24 (12):2739—2753.
14. Ango A. Matematika dlya Elektro- i Radioinzhe nerov. M.: Nauka, 1967. (in Russian).
15. Sergienko A.B. Tsifrovaya Obrabotka Signalov. SPb.: BKHV-Peterburg, 2013.(in Russian).
16. Primenenie Tsifrovoy Obrabotki Signalov / pod red. A.M. Ryazantseva. M.: Mir, 1980. (in Russian).
17. Anisimov D.N. е. а. Diagnosis of the Current State of Dynamic Objects and Systems with Complex Structures by Fuzzy Logic Using Simulation Models. Sci. and Techn. Information Proc. 2013;40;6:365—374.
18. Korenevskiy N.A., Snopkov V.N., Burmaka A.A., Ryabkova E.B. Proektirovanie Meditsinskikh Intellektual'nykh Sistem Podderzhki Prinyatiya Resheniy na Osnove Nechetkikh Informatsionnykh Tekhnologiy. Vrach i Informatsionnye Tekhnologii. 2013;6:48—53. (in Russian).
---
For citation: Kolosov O.S., Pronin A.D. Specific Features Pertinent to Identification of Dynamic Objects Using Pulse Testing Sequences. MPEI Vestnik. 2018;3:116—125. (in Russian). DOI: 10.24160/1993-6982-2018-3-116-125.
2. Rao G.P., Unbehauen H. Identification of Continuous-time Systems // IEEE Control Theory and Appl. 2006. V. 153. No. 2. Pp. 185—220.
3. Штейнберг Ш.Н. Идентификация в системах управления. М.: Энергоатомиздат, 1987.
4. Jouffroy J., Reger J. Finite-time Simultaneous Parameter and State Estimation Using Modulating Functions// IEEE Conf. Control Appl. 2015. Pp. 394—399.
5. Ротач В.Я. Теория автоматического управления. М.: Изд-во МЭИ, 2004.
6. Мазуров В.М., Литюга А.В., Синцын А.В. Развитие технологий адаптивного управления в SCADA системе TRACE MODE // Приборы и системы управления, контроль, диагностика. 2002. № 1. С. 17—22.
7. Frohr F., Orttenburger F. Introduction to Electronic Control Engineering. London: Siemens, 1982.
8. Perlman I. The Electroretinogram: ERG [Электрон. ресурс] http://www.webvision.ERG. (дата обращения 01.06.2017).
9. Marmor F. е. а. SCEV Standard for Full-field Clinical Electroretinography // Doc Ophthalmol. 2009. V. 118. Рp. 69—77.
10. Zueva M., Tsapenko I., Vaskov S. The Components of Human and Rabbit 8-Hz and 12-Hz Flicker Erg as a Function on Intensity, Size and Position of Stimuli // Abstracts of 42nd ISCEV Symp. 2004. P. 132
11 Колосов О.С. и др. Оценка частотных свойств динамического объекта с использованием импульсных тестирующих сигналов // Мехатроника, автоматизация, управление. 2017. № 4. С. 219—226.
12. Попов Е.П. Прикладная теория процессов управления в нелинейных системах. М.: Наука, 1973.
13. Ungarala S., Co T.B. Time-varying System Identification Using Modulating Functions and Spline Models with Application to Bio-processes // Computers and Chemical Eng. 2000. No. 24 (12). Pр. 2739—2753.
14. Анго А. Математика для электро- и радиоинженеров. М.: Наука, 1967.
15. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. СПб.: БХВ-Петербург, 2013.
16. Применение цифровой обработки сигналов /под ред. А.М. Рязанцева. М.: Мир, 1980.
17. Anisimov D.N. е. а. Diagnosis of the Current State of Dynamic Objects and Systems with Complex Structures by Fuzzy Logic Using Simulation Models // Sci. and Techn. Information Proc. 2013. V. 40. No. 6. Рp. 365—374.
18. Кореневский Н.А., Снопков В.Н., Бурмака А.А., Рябкова Е.Б. Проектирование медицинских интеллектуальных систем поддержки принятия решений на основе нечетких информационных технологий // Врач и информационные технологии. 2013. № 6. C. 48—53.
---
Для цитирования: Колосов О.С., Пронин А.Д. Особенности идентификации динамических объектов импульсными тестирующими последовательностями // Вестник МЭИ. 2018. № 3. С. 116—125. DOI: 10.24160/1993-6982-2018-3-116-125.
#
1. Ginsberg K.S., Basanov D.M. Identifikatsiya i Zadachi Upravleniya. Identifikatsiya Sistem i Zadachi Upravleniya: Plenarnye Doklady IV Mezhdunar. Konf. M.: In-t Problem Upr. im. V.A. Trapeznikova RAN, 2005:56—63. (in Russian).
2. Rao G.P., Unbehauen H. Identification of Conti- nuous-time Systems. IEEE Control Theory and Appl. 2006;153;2:185—220.
3. Shteynberg Sh.N. Identifikatsiya v Sistemakh Upravleniya. M.: Energoatomizdat, 1987. (in Russian).
4. Jouffroy J., Reger J. Finite-time Simultaneous Parameter and State Estimation Using Modulating Functions. IEEE Conf. Control Appl. 2015:394—399.
5. Rotach V.YA. Teoriya Avtomaticheskogo Upravleniya. M.: Izd-vo MPEI, 2004. (in Russian).
6. Mazurov V.M., Lityuga A.V., Sintsyn A.V. Razvitie Tekhnologiy Adaptivnogo Upravleniya v SCADA Sisteme TRACE MODE. Pribory i sistemy Upravleniya, Kontrol', Diagnostika. 2002; 1:17—22. (in Russian).
7. Frohr F., Orttenburger F. Introduction to Electronic Control Engineering. London: Siemens, 1982.
8. Perlman I. The Electroretinogram: ERG [Elektron. Resurs] http://www.webvision.ERG. (Data Obrashcheniya 01.06.2017).
9. Marmor F. е. а. SCEV Standard for Full-field Clinical Electroretinography. Doc Ophthalmol. 2009;118:69—77.
10. Zueva M., Tsapenko I., Vaskov S. The Compo- nents of Human and Rabbit 8-Hz and 12-Hz Flicker Erg as a Function on Intensity, Size and Position of Stimuli. Abstracts of 42nd ISCEV Symp. 2004:132
11 Kolosov O.S. i dr. Otsenka Chastotnykh Svoystv Dinamicheskogo Ob"ekta s Ispol'zovaniem Impul'snykh Testiruyushchikh Signalov. Mekhatronika, Avtomatiza- tsiya, Upravlenie. 2017;4:219—226. (in Russian).
12. Popov E.P. Prikladnaya Teoriya Protsessov Upravleniya v Nelineynykh Sistemakh. M.: Nauka, 1973. (in Russian).
13. Ungarala S., Co T.B. Time-varying System Identification Using Modulating Functions and Spline Models with Application to Bio-processes. Computers and Chemical Eng. 2000;24 (12):2739—2753.
14. Ango A. Matematika dlya Elektro- i Radioinzhe nerov. M.: Nauka, 1967. (in Russian).
15. Sergienko A.B. Tsifrovaya Obrabotka Signalov. SPb.: BKHV-Peterburg, 2013.(in Russian).
16. Primenenie Tsifrovoy Obrabotki Signalov / pod red. A.M. Ryazantseva. M.: Mir, 1980. (in Russian).
17. Anisimov D.N. е. а. Diagnosis of the Current State of Dynamic Objects and Systems with Complex Structures by Fuzzy Logic Using Simulation Models. Sci. and Techn. Information Proc. 2013;40;6:365—374.
18. Korenevskiy N.A., Snopkov V.N., Burmaka A.A., Ryabkova E.B. Proektirovanie Meditsinskikh Intellektual'nykh Sistem Podderzhki Prinyatiya Resheniy na Osnove Nechetkikh Informatsionnykh Tekhnologiy. Vrach i Informatsionnye Tekhnologii. 2013;6:48—53. (in Russian).
---
For citation: Kolosov O.S., Pronin A.D. Specific Features Pertinent to Identification of Dynamic Objects Using Pulse Testing Sequences. MPEI Vestnik. 2018;3:116—125. (in Russian). DOI: 10.24160/1993-6982-2018-3-116-125.
Опубликован
2018-06-01
Выпуск
Раздел
Информатика, вычислительная техника и управление (05.13.00)
