一种电液伺服振动台正弦振动试验谐波辨识方法技术

本发明专利技术涉及的是一种谐波辨识方法，特别涉及一种电液伺服振动台正弦振动试验谐波辨识方法。（1）建立响应信号状态空间模型；（2）递推计算k时刻状态向量估计值；（3）分解状态向量估计值，提取出k时刻的谐波值。本发明专利技术所提供的一种电液伺服振动台正弦振动试验谐波辨识方法，能够更快速、实时地得到响应信号谐波成分的更准确的信息，从而直接为谐波消除提供数据依据。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及的是一种谐波辨识方法，特别涉及。
技术介绍
正弦振动试验是力学环境实验中经常采用的一种实验手段。正弦振动普遍存在于脉冲和振荡所产生的振动中，是最基本的振动形式。用正弦信号作为激励来产生相应的正弦振动来模拟振动环境，可用以验证产品的结构设计、测试试件疲劳强度、检验加工制造的质量、分析共振频率和共振驻点、研究结构的频率响应特性。而且正弦振动试验简单易行、经济可靠，在一些情况下被用作随机振动的代替试验。电液伺服振动台是典型的非线性系统，内部受到伺服阀的死区、机械连接的间隙、液压缸运动中的摩擦、流体的压缩性等非线性因素的影响；系统外部受到供油压力、流量和油温非线性变化等干扰。所以在正弦振动试验中输出波形会有高次谐波，表现为响应信号的失真现象。响应信号失真现象降低了试验的精度和有效性，极大的影响了试验结果。为此非常有必要对电液伺服振动台正弦振动试验的响应信号谐波作辨识，以用作谐波消除的依据。从查到的专利和文献来看，目前专门针对电液伺服振动台正弦振动试验谐波辨识问题还很少有人研究，辨识方法也主要是通过傅里叶变换、线性最小方差估计、神经网络等方法，辨识精度和实时性都不高。在“中国知网”(http://www.cnk1.net/)上以“卡尔曼”和“谐波”为检索关 键词检索到一些文献。期刊文章“基于卡尔曼算法的有源滤波器谐波检测方法”(杜晓华，樊绍胜.基于卡尔曼算法的有源滤波器谐波检测方法[J].东北电力技术.2007，4.12-14.)和硕士学位论文“基于卡尔曼滤波算法的动态谐波状态估计技术研究”(祝石厚.基于卡尔曼滤波算法的动态谐波状态估计技术研究[D].重庆大学.2008)，这两篇文章是分别针对电力系统和导航系统进行的，而且所要辨识的系统模型也与本专利技术不同，他们的方法都需要在卡尔曼滤波递推计算后，再进行波形再现步骤来得到谐波值，增加了计算量，实时性差，不能像本专利技术一样直接辨识得到各次谐波波形。在“中国搜索专利数据库”(http://www.soopat.com/)和“中国知识产权数据库”(http://www.cnipr.com/)中检索到几篇相关专利。专利“一种基于卡尔曼滤波器的电液伺服系统波形再现控制方法”和专利“一种基于卡尔曼滤波器的电液伺服系统随机振动控制方法”都是卡尔曼滤波器在电液伺服系统中的应用，但是并不是用卡尔曼滤波作为辨识算法进行谐波辨识，与本专利技术有本质的区别。在 Scopus (http://www.scopus.com/)上以 “Kalman Filter”和“Harmonic”为检索关键词检索到一些相关文献。“Power system harmonic analysisusing the Kalman filter，，(Karen Kennedy, Gordon Lightbody, Robert Yacamin1.Powersystem harmonic analysis using the Kalman filter.Power Engineering SocietyGeneral Meeting, 2003, IEEE.13_17July2003.Toronto, Canada.)对于响应信号模型的假设是非线性的，所建立的响应信号只能用扩展卡尔曼滤波来进行辨识，与本专利有较大区别。“Self-Tuning of Kalman Filters for Harmonic Computation，，(Jose A.RosendoMacias, Senior Member, IEEE, and Antonio Gomez Exposito, Fellow, IEEE.Self-Tuningof Kalman Filters for Harmonic Computation.1EEE TRANSACTIONS ON POWER DELIVERY，VOL.21，N0.1, JANUARY2006.501-503.)辨识所得的是各次谐波的幅值和相位值，无法直接得到各次谐波波形，与本专利有较大差异。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种易于实现，能够快速、实时地得到响应信号谐波成分的信息，并能直接用作谐波消除的电液伺服振动台正弦振动试验谐波辨识方法。本专利技术的目的是这样实现的:本专利技术包括以下步骤:( I)建立响应信号状态空间模型:在正弦振动试验中，k时刻的响应信号表示为n个频率为基频整数倍的谐波成分之和可以表示为本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种电液伺服振动台正弦振动试验谐波辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）建立响应信号状态空间模型：在正弦振动试验中，k时刻的响应信号表示为n个频率为基频整数倍的谐波成分之和可以表示为s(k)=Σi=1nCi(k)sin(iω1k+φi(k))式中k——时刻序列；n——谐波阶次；ω1——基波圆频率ω1=2πf1/fs（rad/s），f1、fs为基波和系统采样频率（Hz）；iω1——第i次谐波的圆频率（rad/s）；φi(k)——k时刻第i次谐波的相角（rad）；Ci(k)——k时刻第i次谐波的幅值（m/s2）。设状态空间状态向量x(k)=[x1(k)?x2(k)?...?x2n?1(k)?x2n(k)]T的2n个元素为x1(k)=C1(k)sin(ω1k+φ1(k))，x2(k)=C1(k)cos(ω1k+φ1(k))，……x2n?1(k)=Cn(k)sin(nω1k+φn(k))，x2n(k)=Cn(k)cos(nω1k+φn(k))噪声影响下包含n次谐波的响应信号状态方程和测量方程可表示为：x(k+1)=A(k)x(k)+w(k)z(k)=B(k)x(k)+v(k)式中z(k)——测量值，z(k)=s(k)，1×1矩阵；A(k)——状态转移矩阵，A(k)=T1...0.........0...Tn,其中Ti=cos(iω1)sin(iω1)-sin(iω1)cos(iω1);B(k)——测量矩阵，B(k)=[1?0?…?1?0]；w(k)——为状态转移过程噪声；v(k)——测量噪声。（2）递推计算k时刻状态向量估计值a)计算k时刻一步预测状态向量x^-(k)x^-(k)=A(k-1)x^(k-1),b)计算k时刻一步预测均方误差P?(k)?P?(k)=A(k?1)P(k?1)AT(k?1)+Q(k?1)，c）计算k时刻卡尔曼滤波增益K(k)?K(k)=P?(k)BT(k)[B(k)P?(k)BT(k)+R(k)]?1，d）计算k时刻状态向量估计值x^(k)x^(k)=x^-(k)+K(k)[z(k)-B(k)x^-(k)],e）计算k时刻估计均方误差P(k)?P(k)=[I?K(k)B(k)]P?(k)，式中Q(k)——过程噪声w(k)的相关矩阵；R(k)——测量噪声v(k)的相关矩阵。（3）分解状态向量估计值提取出k时刻的谐波值：状态向量中的x2i?1(k)元素即可表示k时刻i次谐波的值，分解状态向量估计值后直接得到。FDA00003021289900014.jpg,FDA00003021289900023.jpg,FDA00003021289900024.jpg...

【技术特征摘要】
1.一种电液伺服振动台正弦振动试验谐波辨识方法，其特征在于，包括以下步骤: (1)建立响应信号状态空间模型: 在正弦振动试验中，k时刻的响应信号表示为n个频率为基频整数倍的谐波成分之和可以表示为2.根据权利要求1所述的一种电液伺服振动台正弦振动试验谐波辨识方法，其特征在于:所述分解状态...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚建均，狄多涛，姜贵林，高爽，严寒，肖蕊，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：