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系统识别

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发表于 2018-3-4 02:26:25 | 显示全部楼层 |阅读模式

系统识别是数据用于查找系统模型的地方。
对于运动控制系统来说,这意味着必须确定对控制信号的响应等式。第一步是对系统有一个很好的理解,以及哪种模型最适合。我们尝试5种不同的模型。最适合物理系统的模型是具有最小平方误差总和的模型。

我可以在5%以内,通常为1-2%的范围内确定一个模型。下面是一个例子。
数据是使用这个公式生成的。
data =(5. * np.sin(2 * x-0.1)* np.exp(-x * x * 0.025)+
        np.random.normal(loc = 0.0,size = len(x),scale = 0.5))
最后一行增加了+/- 0.5或+/- 10%的噪音。通常SSI MDT棒的噪音很小
数据必须符合的模型是
model = amp * np.sin(x * omega + shift)* np.exp(-x * x * decay)

注意到
幅度= 5
频率= 2
相移= -0.1
衰减是0.025
找到的标识
幅度= 5.04
频率= 2.015
相移= -0.12
衰减是0.0244

在水力模型上,我必须确定
开环增益
阻尼因子
固有频率
阀门偏置
死的时间

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 楼主| 发表于 2018-3-8 01:40:38 | 显示全部楼层
没有问题或意见?
这是控制理论中最重要的部分之一。
你怎么能控制你不明白的东西?
有关控制的教科书有很多例子,但他们假设系统的传递函数是已知的。事实上并非如此。这意味着学生正在学习无用的信息,并且在可以确定真实的系统模型之前,不能应用任何控制技术。

我希望得到一个问题。你如何知道使用哪种型号?
我怎么知道要使用?
model = amp * np.sin(x * omega + shift)* np.exp(-x * x * decay)
这只是一个例子。

实际上我不知道使用哪种模型,但通常的选择是有限的
整合一阶
积分二阶阻尼(低质量,高阻尼因子)
整合二阶的批评性阻挠(罕见像独角兽)
在阻尼(高质量,低阻尼因子)下积分二阶,

我可以看一个系统,并知道使用什么样的模型,但软件必须为用户编写。系统识别软件必须尝试所有型号,然后查看哪种型号最好。通常有一个数字表示模型与实际数据的吻合程度。通常它是SSE的平方误差的总和,有时它是积分时间绝对误差ITAE,在这种情况下,它是卡方。具有最低值的模型是最好的模型。

而且,在上面的例子中,噪声相对于幅度非常高。 MDT棒几乎没有噪音,因此系统识别更准确。

凯文勋爵说:
“我经常说,当你可以衡量你在说什么,并用数字表示时,你就知道一些关于它的事情;但是当你无法衡量它,当你无法用数字表达时,你的知识就会变得微不足道,不能令人满意善良;它可能是知识的开始,但无论您的想法如何,您都很难进入科学的阶段,无论事情如何。“

一个需要思考的问题。
你有没有试过优化液压执行机构,这很困难?
设计师是真的设计了这个系统还是他希望它能工作?
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发表于 2018-3-8 12:10:51 | 显示全部楼层
瑞典数学家 Lars Garding 在其名著 Encounter with Mathematics 中说: “如果不熟
悉线性代数的概念,要去学习自然科学,现在看来就和文盲差不多。这位数学家的话很有道理。

很多人在关注这个话题,我有问题都是幼儿园级别的,我理解这个公式的意思是:给系统输入一个衰减的正弦波信号,观测输出信号。
咨询一下pen老师,这里公式中的np是什么?代表什么意思。
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发表于 2018-3-9 22:49:57 来自手机 | 显示全部楼层
np应该是系统的频率
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 楼主| 发表于 2018-3-10 04:34:55 | 显示全部楼层
np是numpy的缩写。
numpy是数字python的缩写。
系统识别的例子是用python编写的
numpy只是一个数组函数库。

系统识别非常重要。
我看着Amesim部分,想知道Amesim没有有效的模拟模型是多么有用。
我写我自己的模拟器。 这对我来说并不难。 困难的部分是确定阀门的型号。 如果没有有效的参数,模拟将不会有用。

系统识别对于确定模拟中每个组件使用的参数是必要的。

我认为制造商的液压组件不提供其组件的模型是可耻的。

即使液压软管具有液压电容,当软管位于阀门和活塞之间时,液压电容也会降低执行器的固有频率。

基本上,如果没有模拟组件的模型,Amesim就没有那么有用。 该模型由系统识别确定。

I used the computer translator.  It takes too much time to fix the translation

np is the abbreviation of numpy.
numpy is short for numerical python.
The system identification example is written in python
numpy is just a library of array functions.

System identification is very important.
I look at the Amesim section and wonder how useful is Amesim without valid models for simulation.
I write my own simulators.  That is not hard for me to do.  The hard part is determining the model for the valve.  Without valid parameters the simulation is not going to be useful.

System identification is necessary to determine the parameters for each component use in the simulation.

I think it is shameful that the manufacturers hydraulic components do not provide models for their components.

Even hydraulic hose has hydraulic capacitance that reduces the natural frequency of the actuator if the hose is between the valve and the piston.

Basically, Amesim is not that useful without a model for the components in the simulation.  The model is determined by system identification.


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发表于 2019-7-8 16:22:27 | 显示全部楼层
您给出的这个模型看起来是二阶系统的脉冲响应,而液压缸是可以假设为二阶系统,通过给系统一个脉冲激励,采集液压缸的速度响应信号,可以辨识出系统的固有频率,阻尼比等关键参数
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 楼主| 发表于 2019-7-10 12:43:08 | 显示全部楼层
是! 然而,脉冲响应不是识别液压系统的最佳方式。
脉冲太短,液压系统响应太慢。
https://deltamotion.com/peter/Videos/Optimizing%20Gain-%20Chinese.mp4
Delta使用M或W信号来激发系统。 找到模型所需的数学要复杂得多,但用户可以控制速度和加速度。 这在实际应用中是必要的。

Yes!  However, impulse responses are not the best way to identify a hydraulic system.
Impulses are too short and hydraulic systems are too slow to respond.
https://deltamotion.com/peter/Videos/Optimizing%20Gain-%20Chinese.mp4
Delta uses a M or W signal to excite the system.  The mathematics required to find the model are much more complicated but the user has control of the speeds and accelerations.   This is necessary in real applications.
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发表于 2019-7-10 20:48:26 | 显示全部楼层
PEN 发表于 2019-7-10 12:43
是! 然而,脉冲响应不是识别液压系统的最佳方式。
脉冲太短,液压系统响应太慢。
https://deltamotion.co ...

我在一些资料中见过一种输入轨迹整形器,利用系统的参数构建整形器,以此来消除系统在响应中的残余振动,请问这种技术在实际工程中有应用价值吗?
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发表于 2019-7-10 21:49:26 | 显示全部楼层
现时博世力士乐公司已提供完整的开环及闭环电液系统的仿真,内建比例方向阀、高频响阀及伺服阀,供我们验证电液控制系统的设计。
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发表于 2019-7-11 14:50:08 | 显示全部楼层
这些才是理论的专家,我看都看不懂
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