MIMO线性时变系统分段恒定矩阵参数模型辨识算法

针对多输人多输出线性时变系统参数模型的辨识问题,利用块-脉冲函数展开式和块-脉冲函数独特的脱关性和互换性等性质,采用一种新型的二值正交函数BPF,利用系统的状态方程,推导出简易线性时变系统的系统矩阵和输入矩阵的分段恒定矩阵的参数模型辨识算法.该辨识算法不受预先选定的时间分段数的限制,辨识可延续到任意需要时刻;当分段步长趋近于零时,各分段子区间的误差趋近于零,且由于误差在各个区间之间不传递,故该算法是稳定和收敛的.仿真实例验证了辨识算法的有效性.     

线性变参数振动系统的全局辨识

制造系统中存在大量振动特性随特定参数变化而变化的线性变参数振动系统。这类线性变参数振动系统的辨识目前主要通过局部辨识方法,为了准确辨识需要在不同调度变量下进行大量实验,往往效率很低。为了准确而高效地辨识线性变参数振动系统,提出一种全局辨识方法。对调度变量连续变化的线性变参数振动系统持续施加激励,将系统的振动微分方程进行时域离散,利用过完备字典函数库对离散模型进行表征,并利用稀疏回归进行求解,即可根据调度变量数据和系统的激励-响应数据一次辨识得到系统模型。以实际机床刀尖结构的模态参数数据,建立线性变参数振动系统代理模型进行验证。在单调度变量和多调度变量案例中,全局辨识得到的模态参数平均误差均在2.7%以下,充分显示了所提出全局辨识方法的有效性,也验证了线性变参数振动系统全局辨识的可行性。     

移动最小二乘法的时变结构模态参数辨识

研究时变结构模态参数辨识,基于泛函矢量时变自回归模型(Functional series vector time-dependent AR model,FS-VTAR)提出一种改进的移动最小二乘法的时变结构模态参数辨识方法。该方法源于无网格法中构造形函数进行局部近似的思想,引入带权正交基函数对移动最小二乘(Moving least square,MLS)的基函数进行改进,使得在辨识时间域内构造形函数矩阵过程中不再出现数值条件问题,从而提高了计算精度。把时变系数在形函数上线性展开,利用最小二乘法得到形函数的系数,从而得到时变系数。把时变模型特征方程转换为广义特征值问题提取出模态参数。利用时变刚度系统非平稳振动信号验证该方法,结果表明:改进的移动最小二乘法相比于传统的FS-VTAR模型能有效地避免基函数形式的选择和很高的基函数阶数且更加高效,相比于移动最小二乘法能有效地避免辨识过程中的数值问题,具有更高的模态参数辨识精度。     

模糊聚类在非线性系统广义预测中的应用

将非线性系统,用T-S模型表示,由于T-S模型的结论部分是一个线性模型,因此可将其等价为时变线性系统.用模糊聚类方法在线确定模型结构;利用模糊基函数逼近时变系数,再利用最小二乘法在线辨识模型的后件参数以实现时变系统的参数估计,最后运用广义预测控制策略,完成了对原非线性系统的自适应预测控制.仿真结果表明了所提方法的有效性.     

双光子聚合加工系统的误差建模及辨识

双光子聚合加工技术可实现大面积超材料快速结构化加工,双光子聚合加工系统中存在的误差是影响加工精度的重要因素之一。系统误差的来源以及系统误差的辨识分析是实现误差补偿,提高加工精度的重要前提。为了研究加工系统的各个组成部分的误差项及系统误差的主要来源,对系统误差进行辨识分析,从而建立双光子聚合加工系统的误差模型,并搭建实验测量系统,对微动台的几何误差进行测量,包括定位误差与直线度误差,然后采用改进九线辨识法对其它几何参数进行辨识,得到了加工系统的各项几何误差参数。对加工系统的误差项及其主要来源分析,可知系统的几何误差对加工精度的影响最大,同时对其误差参数进行辨识,对提高加工精度有重要意义。     

基于子系统的非线性时变系统辨识方法

针对非线性时变系统提出一种基于子系统的辨识方法,用于时变多自由度（multiple degree-of-freedom,简称MDOF）系统中非线性的定位和估计,并且无需关于系统的先验知识。所提出的新方法提供一个连续时间模型,MDOF系统按照自由度被分解为不同的子系统。设计正交化算法和误差减小率（error reduction ratio, 简称ERR）,可以确定子系统中质量和自由度之间的线性及非线性连接的所有信息。在辨识过程中,时变参数的时间表达式可以由新方法准确给出。用一个3自由度（degree-of-freedom, 简称DOF）集中质量系统和一个机械臂结构的辨识过程为例,对所提出的方法进行验证。由于简单性及高效性,此方法将在实际工程中取得广泛的应用。     

转台-摆头式五轴机床几何误差测量及辨识

为降低转动轴几何误差对转台-摆头式五轴机床精度的影响,提出了基于球杆仪的位置无关几何误差测量和辨识方法。基于多体系统理论及齐次坐标变换方法建立了转台-摆头式五轴机床位置无关几何误差模型,依据旋转轴不同运动状态下的几何误差影响因素建立基于圆轨迹的四种测量模式,并实现10项位置无关几何误差的辨识。利用所建立的几何误差模型进行数值模拟,确定转动轴的10项位置无关几何误差对测量轨迹的影响。最后,采用误差补偿的形式实验验证所提出的测量及辨识方法的有效性,将位置无关几何误差补偿前后的测量轨迹进行比较。误差补偿后10项位置无关几何误差的平均补偿率为70.4%,最大补偿率达到88.4%,实验结果表明所提出的建模和辨识方法可用于转台-摆头式五轴机床转动轴精度检测,同时可为机床精度评价及几何精度提升提供依据。     

基于多体系统理论的汽车凸轮轴磨削几何误差建模与辨识技术理论研究

针对汽车凸轮轴磨削加工中存在的精度问题,从提高MKS8332A数控凸轮轴磨床几何精度出发,以达到提高凸轮轴磨削精度和加工效率为目的进行了相关研究。运用多体系统运动学理论,分析并建立了该磨床磨削高精密凸轮轴过程的几何误差模型,推导出了该磨床精密加工运动约束条件方程;在多体系统理论误差参数辨识模型基础上,结合球杆仪测量原理所提出的辨识方法,能够很好地对该磨床的几何误差参数进行辨识;在此基础上研究了精密数控指令和逆变凸轮廓形的求解算法、理想数控指令的生成方法、砂轮轮廓误差的计算方法;最后给出了凸轮廓形曲线的拟合方法和刀具路线的计算方法。      

基于遗传算法的时变时滞参数辨识

针对时滞系统的时变时滞提出一种新的在线辨识方法.该方法基于采样到的输入输出数据,采用遗传算法对时变时滞进行跟踪,它可在比较大的参数空间内迅速寻优,尽可能获得全局最优解.即它能更准确地辨识出时滞参数,以便于预估补偿,从而减少时滞引起的影响.仿真结果表明该辨识方法的精度是比较高的.     

数控机床的误差分析与研究

基于机器人运动学原理,结合齐次坐标变换理论和刀具与工件构成的联结矢量链概念,以一台立式加工中心为研究对象,1建立了包含21项几何误差的数控机床误差模型、同时提出了误差的辩识方法、然后利用平面正交光栅精密测量系统,通过修改数控指令的补偿方法对圆轨迹进行了补偿研究.研究表明机床的加工精度得到大幅的提高.本文所提出的误差模型、辨识方法和补偿方法可推广到其它多轴数控机床误差分析研究之中.