【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及伺服系统辨识方法，尤其涉及基于prbs激发信号的输出误差系统辨识方法及系统。
技术介绍
1、在现代控制领域中，诸如极点配置、鲁棒控制、h2、h无穷控制、最优控制、切换自适应、环路整形和模型预测控制等性能优良的控制算法，往往依赖于被控系统模型的准确性。尤其在振动抑制和观测器设计中，精确的系统建模显得尤为重要。此外，信号处理和频谱分析的准确性也对激励信号的选择提出了要求。
2、然而，目前行业内普遍使用的系统辨识算法及激励模式存在诸多问题，有些方法使用分批次注入不同频率的正弦波来获取被控系统的幅频响应，从而拟合出传递函数。通常需要顺序注入100多个正弦波，并在每次注入后等待超过5倍的时间常数以确保系统稳定。这一过程耗时且难以实现高精度，特别是在协作机器人的应用中，每个机器人的六个关节都需要进行辨识，单个关节的辨识时间可能需要一周。在某些长时间常数的过程控制环境中，完成一次模型辨识甚至可能需要数个月甚至半年。此外，这种方法将每个频率点的幅频响应拟合为频域传递函数的过程和将频域模型转换为离散模型时，都会引入额外的误差，最终导致辨识结果的准确性不足。一些行业采用零均值随机白噪声信号一次性激发全频域的响应。然而，在系统辨识过程中，需要计算自相关函数和互相关函数等关键参数，而准确计算这些函数需要对信号的无穷远过去和未来的响应数据进行完全了解，这是不现实的。实际应用中通常依赖估计得到的自相关和互相关函数，这在源头就引入了显著的误差。此外，由于白噪声在频域的激励强度相对较低，而且若采用加窗的方式来改善自相关函数的计算精度，
3、因此，有必要设计一种新的方法，解决当前的系统辨识算法面临多频率激励方法耗时长、精度不足，白噪声信号计算误差，硬件实施消耗资源多，提前无法得知被控系统阶数的问题，以提升控制系统的性能和响应精度。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术的缺陷，提供基于prbs激发信号的输出误差系统辨识方法及系统。
2、为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：基于prbs激发信号的输出误差系统辨识方法，包括：
3、生成prbs激发信号；
4、获取待识别被控系统的时间常数和输入增益；
5、记录所述prbs激发信号作用于所述待识别被控系统的输出值，以得到实际输出值；
6、根据所述prbs激发信号以及所述待识别被控系统设计预测器，并计算预测输出值；
7、构建代价函数计算所述实际输出值以及预测输出值的预测误差，并采用非线性优化方法优化所述代价函数涉及的参数，以得到待识别被控系统的真实参数，进而得到被控系统的模型；
8、将所述被控系统的模型加载到物理设备，并根据加载结果确定辨识到的模型是否准确。
9、其进一步技术方案为：所述生成prbs激发信号，包括：
10、通过一个特定位数的软件寄存器生成伪随机二进制序列，以得到一个周期的prbs信号。
11、其进一步技术方案为：所述构建代价函数计算所述实际输出值以及预测输出值的预测误差，并采用非线性优化方法优化所述代价函数涉及的参数，以得到待识别被控系统的真实参数，进而得到被控系统的模型，包括：
12、构建代价函数，以所述实际输出值以及预测输出值的预测误差的平方和作为优化目标，并采用非线性优化方法最小化所述优化函数，以得到待识别被控系统的真实参数，进而得到被控系统的模型。
13、其进一步技术方案为：所述生成prbs激发信号，包括：
14、获取速度环控制闭环控制系统的时间常数和输入增益；
15、根据所述时间常数和输入增益生成prbs激发信号。
16、其进一步技术方案为：所述记录所述prbs激发信号作用于所述待识别被控系统的输出值，以得到实际输出值，包括：
17、去除位置环，打开速度环，使速度环处于开路状态；
18、将所述prbs激发信号输入到q轴电流，并实时收集电机轴侧的速度数据；
19、对收集到的速度信号进行滤波，去除噪声，以得到实际输出值。
20、其进一步技术方案为：所述构建代价函数计算所述实际输出值以及预测输出值的预测误差，并采用非线性优化方法优化所述代价函数涉及的参数，以得到待识别被控系统的真实参数，进而得到被控系统的模型，包括：
21、将所述实际输出值与prbs激发信号及采样时间整理为设定数据格式，以得到整理结果；
22、去除数据中的趋势，以得到去除结果；
23、使用matlab的oe函数结合所述去除结果对输出误差结构的模型辨识，以得到被控系统的模型。
24、其进一步技术方案为：所述将所述被控系统的模型加载到物理设备，并根据加载结果确定辨识到的模型是否准确，包括：
25、将被控系统的模型转换为差分多项式，并应用于物理设备中，输入与速度环控制器相同的激励信号，以得到输出速度值；
26、根据所述输出速度值与真实物理设备的输出值是否一致确定辨识的模型是否正确。
27、其进一步技术方案为：所述根据所述输出速度值与真实物理设备的输出值是否一致确定辨识的模型是否正确，包括：
28、当所述输出速度值与真实物理设备的输出值一致，则确定模型识别成功，以得到辨识结果；当所述输出速度值与真实物理设备的输出值不一致或存在延迟，需要调整所述被控系统的模型的延迟点数或阶数，以更新所述被控系统的模型，并重新加载到物理设备中。
29、本专利技术还提供了基于prbs激发信号的输出误差系统辨识系统，包括：
30、信号生成单元，用于生成prbs激发信号；
31、系统获取单元，用于获取待识别被控系统的时间常数和输入增益；
32、实际输出值记录单元，用于记录所述prbs激发信号作用于所述待识别被控系统的输出值，以得到实际输出值；
33、预测单元，用于根据所述prbs激发信号以及所述待识别被控系统设计预测器，并计算预测输出值；
34、优化求解单元，用于构建代价函数计算所述实际输出值以及预测输出值的预测误差，并采用非线性优化方法优化所述代价函数涉及的参数，以得到待识别被控系本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于PRBS激发信号的输出误差系统辨识方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于PRBS激发信号的输出误差系统辨识方法，其特征在于，所述生成PRBS激发信号，包括：
3.根据权利要求2所述的基于PRBS激发信号的输出误差系统辨识方法，其特征在于，所述构建代价函数计算所述实际输出值以及预测输出值的预测误差，并采用非线性优化方法优化所述代价函数涉及的参数，以得到待识别被控系统的真实参数，进而得到被控系统的模型，包括：
4.根据权利要求3所述的基于PRBS激发信号的输出误差系统辨识方法，其特征在于，所述生成PRBS激发信号，包括：
5.根据权利要求4所述的基于PRBS激发信号的输出误差系统辨识方法，其特征在于，所述记录所述PRBS激发信号作用于所述待识别被控系统的输出值，以得到实际输出值，包括：
6.根据权利要求5所述的基于PRBS激发信号的输出误差系统辨识方法，其特征在于，所述构建代价函数计算所述实际输出值以及预测输出值的预测误差，并采用非线性优化方法优化所述代价函数涉及的参数，以得到待识别被控系统的真实参数
7.根据权利要求6所述的基于PRBS激发信号的输出误差系统辨识方法，其特征在于，所述将所述被控系统的模型加载到物理设备，并根据加载结果确定辨识的模型是否正确，包括：
8.根据权利要求7所述的基于PRBS激发信号的输出误差系统辨识方法，其特征在于，所述根据所述输出速度值与真实物理设备的输出值是否一致确定辨识的模型是否正确，包括：
9.基于PRBS激发信号的输出误差系统辨识系统，其特征在于，包括：
10.根据权利要求9所述的基于PRBS激发信号的输出误差系统辨识系统，其特征在于，所述信号生成单元，用于通过一个特定位数的软件寄存器生成伪随机二进制序列，以得到一个周期的PRBS信号。
...【技术特征摘要】
1.基于prbs激发信号的输出误差系统辨识方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于prbs激发信号的输出误差系统辨识方法，其特征在于，所述生成prbs激发信号，包括：
3.根据权利要求2所述的基于prbs激发信号的输出误差系统辨识方法，其特征在于，所述构建代价函数计算所述实际输出值以及预测输出值的预测误差，并采用非线性优化方法优化所述代价函数涉及的参数，以得到待识别被控系统的真实参数，进而得到被控系统的模型，包括：
4.根据权利要求3所述的基于prbs激发信号的输出误差系统辨识方法，其特征在于，所述生成prbs激发信号，包括：
5.根据权利要求4所述的基于prbs激发信号的输出误差系统辨识方法，其特征在于，所述记录所述prbs激发信号作用于所述待识别被控系统的输出值，以得到实际输出值，包括：
6.根据权利要求5所述的基于prbs激发信号的输出误差...
【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，
申请(专利权)人：墨的常州智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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