[發明專利]基于規范變量分析與改進SSI的太陽電池陣模態辨識方法

有效

• 申請號: 202010491610.1
• 申請日: 2020-06-02
• 公開（公告）號: CN111797500B
• 公開（公告）日: 2023-07-14
• 發明（設計）人: 姚賽金;趙發剛;周宇
• 申請（專利權）人: 上海衛星工程研究所
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06F17/16;G06F17/11
• 代理公司: 上海段和段律師事務所 31334
• 代理人: 李佳俊;郭國中

本發明提供了一種基于規范變量分析與改進SSI的太陽電池陣模態辨識方法，首先利用太陽電池陣的振動數據構造Hankel矩陣，分成參考點輸出和未來所有測點輸出兩部分，然后進行投影變換，可獲得系統的觀測矩陣，以規范變量分析法進行降維，然后通過奇異值分解得出太陽電池陣的復模態，再通過矩陣變換將復模態轉換為實模態，獲得太陽電池陣的實模態頻率、阻尼和振型。本發明利用了規范變量分析與改進SSI法對自由衰減響應振動信號實現了衛星空間運行狀態下太陽電池陣的模態辨識，保障其穩定運行。

技術領域

本發明涉及模態辨識技術領域，具體地，涉及一種基于規范變量分析與改進SSI的太陽電池陣模態辨識方法，尤其是涉及衛星太陽電池陣模態辨識方法。

背景技術

衛星執行空間任務時對星上太陽電池陣的結構口徑尺寸的要求越來越高，而此類大跨度柔性結構具有大撓性、低頻密集、弱阻尼、低剛度等特性，在軌飛行過程中極易受到外部干擾作用的激勵引發結構變形振動，從而導致有效載荷或姿態精度與穩定度性能的衰減乃至失效。地面模擬已不滿足精度的要求，為此需要利用衛星在軌運行數據進行在軌狀態參數的辨識。

專利文獻CN105446347A公開了針對太陽電池陣的在軌模態辨識系統及方法，使用ERA法實現太陽陣的模態辨識，本發明相對于協方差驅動的隨機子空間法，數據驅動的隨機子空間法因為QR分解的除去噪聲的緣故精度更高，但是QR分解和奇異值分解得到的系統矩陣各元素都是復數，在辨別太陽電池陣大型工程問題中，使用規范變量分析并加以改進獲取實模態更具有工程應用價值。

發明內容

針對現有技術中的缺陷，本發明的目的是提供一種基于規范變量分析與改進SSI的太陽電池陣模態辨識方法。

根據本發明提供的一種基于規范變量分析與改進SSI的太陽電池陣模態辨識方法，包括如下步驟：

步驟S1：利用太陽電池陣的振動數據構造Hankel矩陣，包含“將來”輸入行空間、“過去”輸出行空間；

步驟S2：使用子空間的投影定理，根據QR分解獲得太陽陣的可觀測矩陣，形成狀態方程；

步驟S3：使用規范變量分析實現對狀態方程的降維，得到降維后的狀態方程；

步驟S4：對降維后的狀態方程進行奇異值分解，得到特征值、特征矩陣和輸出矩陣，求得太陽電池陣的模態頻率、阻尼和復模態振型；

步驟S5：定義變換矩陣，對復模態矩陣縮減變換，以轉換為實模態矩陣；

步驟S6：利用已得到的特征值和復模態振型構建修正矩陣的特征方程組；

步驟S7：對修正矩陣的特征方程組進行奇異值分解，得到縮減變換后的實模態振型向量；

步驟S8：利用變換矩陣將變換后的實模態振型向量還原為原始實模態振型，得出各階固有頻率、阻尼比和結構振型。

優選地，所述利用太陽電池陣的振動數據構造Hankel矩陣，分成參考點輸出和未來所有測點輸出兩部分，即

其中,Y_p代表“過去”輸入行空間，Y_f代表“將來”輸入行空間，下標i和下標j表示序號。

優選地，所述步驟S2中，是將“將來”輸入行空間通過投影定理投影到“過去”輸入行空間上，即

O_i＝Y_f/Y_p?????????????????????????????????????????????????????(2)

對Hankel矩陣使用QR分解，根據QR分解的原理，可以得到以下QR分解的狀態方程矩陣：