[發(fā)明專利]基于規(guī)范變量分析與改進(jìn)SSI的太陽(yáng)電池陣模態(tài)辨識(shí)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010491610.1
• 申請(qǐng)日: 2020-06-02
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111797500B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-07-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 姚賽金;趙發(fā)剛;周宇
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 上海衛(wèi)星工程研究所
• 主分類號(hào): G06F30/20
• 分類號(hào): G06F30/20;G06F17/16;G06F17/11
• 代理公司: 上海段和段律師事務(wù)所 31334
• 代理人: 李佳俊;郭國(guó)中

1.一種基于規(guī)范變量分析與改進(jìn)SSI的太陽(yáng)電池陣模態(tài)辨識(shí)方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟S1：利用太陽(yáng)電池陣的振動(dòng)數(shù)據(jù)構(gòu)造Hankel矩陣，包含“將來(lái)”輸入行空間、“過(guò)去”輸出行空間；

所述利用太陽(yáng)電池陣的振動(dòng)數(shù)據(jù)構(gòu)造Hankel矩陣，分成參考點(diǎn)輸出和未來(lái)所有觀測(cè)點(diǎn)輸出兩部分，即

其中,Y_p代表“過(guò)去”輸出行空間，Y_f代表“將來(lái)”輸入行空間；

步驟S2：使用子空間的投影定理，根據(jù)QR分解獲得太陽(yáng)陣的可觀測(cè)矩陣，形成狀態(tài)方程；

所述步驟S2中，是將“將來(lái)”輸入行空間通過(guò)投影定理投影到“過(guò)去”輸出行空間上，即

O_i＝Y(jié)_f/Y_p(2)

對(duì)Hankel矩陣使用QR分解，根據(jù)QR分解的原理，可以得到以下QR分解的狀態(tài)方程矩陣：

R矩陣中的零元素和相應(yīng)的Q矩陣中的零元素去掉，根據(jù)正交投影的原則，投影矩陣可表示為以下：

其中，O_i表示狀態(tài)方程；

步驟S3：使用規(guī)范變量分析實(shí)現(xiàn)對(duì)狀態(tài)方程的降維，得到降維后的狀態(tài)方程；

所述步驟S3中，使用規(guī)范變量分析法實(shí)現(xiàn)對(duì)狀態(tài)方程的降維，得到降維后的狀態(tài)方程矩陣如下：

CO_i＝W₁O_iW₂???????(5)

W₂＝I_j????????(7)

其中，C為加權(quán)矩陣，W₁、W₂表示左右矩陣，I_j為與O_i列維數(shù)一致的單位矩陣；

步驟S4：對(duì)降維后的狀態(tài)方程進(jìn)行奇異值分解，得到特征值、特征矩陣和輸出矩陣，求得太陽(yáng)電池陣的模態(tài)頻率、阻尼和復(fù)模態(tài)振型；

所述步驟S4中，對(duì)降維后的狀態(tài)方程進(jìn)行奇異值分解通過(guò)下式：

CO_i＝U₁S₁V₁^T??????(8)

計(jì)算可得到模態(tài)頻率阻尼比ζ和復(fù)模態(tài)振型矩陣φ；

其中，U₁、V₁為正交矩陣，S₁為奇異值矩陣；

步驟S5：定義變換矩陣，對(duì)復(fù)模態(tài)振型矩陣縮減變換，以轉(zhuǎn)換為實(shí)模態(tài)振型矩陣；

所述步驟S5中，利用變換矩陣T，對(duì)復(fù)模態(tài)振型矩陣φ縮減變換得到縮減后的復(fù)模態(tài)振型矩陣

步驟S6：利用已得到的特征值和復(fù)模態(tài)振型矩陣構(gòu)建修正矩陣的特征方程組，進(jìn)行修正剛度矩陣和阻尼矩陣；

步驟S7：對(duì)修正矩陣的特征方程組進(jìn)行奇異值分解，得到縮減變換后的實(shí)模態(tài)振型向量；

步驟S8：利用變換矩陣將變換后的實(shí)模態(tài)振型向量還原為原始實(shí)模態(tài)振型，得出各階固有頻率、阻尼比和結(jié)構(gòu)振型；

所述步驟S8中，利用變換矩陣T₁還原為原始實(shí)模態(tài)振型，得到實(shí)模態(tài)振型矩陣：

根據(jù)實(shí)模態(tài)振型矩陣得出各階實(shí)模態(tài)固有頻率、阻尼比和結(jié)構(gòu)振型，

設(shè)實(shí)模態(tài)振型矩陣求得的特征值V_r為

由此可求得系統(tǒng)的模態(tài)頻率ω_γ和阻尼比ζ_γ，即