[發明專利]機械傳動系統非線性三明治模型輔助模型多新息隨機梯度在線辨識方法

在審

• 申請號: 202011608647.4
• 申請日: 2020-12-30
• 公開（公告）號: CN112668120A
• 公開（公告）日: 2021-04-16
• 發明（設計）人: 徐玲;丁鋒
• 申請（專利權）人: 無錫商業職業技術學院
• 主分類號: G06F30/17
• 分類號: G06F30/17;G06F30/20;G06F111/10
• 代理公司: 無錫松禾知識產權代理事務所(普通合伙) 32316
• 代理人: 朱亮淞

本發明公開了機械傳動系統非線性三明治模型輔助模型多新息隨機梯度在線辨識方法，其特征在于包括如下步驟：步驟一：建立模塊化非線性三明治模型并初始化，設置初值、數據長度和模型精度；步驟二：采集動態實時數據；步驟三：構造信息向量；步驟四：構造輔助模型；步驟五：構造多新息矩陣；步驟六：計算多新息及遞推步長；步驟七：更新參數估計，判斷模型精度是否滿足要求，如不滿足精度要求，返回步驟二，否則得到模型參數，結束遞推過程。本發明針對受到非線性特性影響的機械傳動系統，可以提高模型精度，構建能反應系統非線性特性的高精度模型。

技術領域

本發明涉及復雜系統的建模與辨識領域，尤其涉及機械傳動系統非線性三明治模型輔助模型多新息隨機梯度在線辨識方法。

背景技術

機械傳動系統在工業等各領域應用非常廣泛，近年來隨著高精度控制和精密加工需求等增長，傳統的機械傳動系統性能無法滿足高可靠性和高精度需求。此外，機械傳動系統中存在著嚴重的非線性特性，對系統的穩態性能和動態特性的分析及控制帶來挑戰。目前許多機械傳動系統采用改進硬件消除非線性的影響，但這種方式需要較高的成本，且零件之間的機械摩擦不可避免，不能完全消除非線性的影響。因此分析出機械傳動系統的非線性特性，掌握非線性影響規律，構建出機械傳動系統的動力學模型，可有效提高機械傳動系統的控制精度。

現有的機械傳動系統的建模方法采用理想機械元件質量、彈簧和阻尼來表征系統的本質，根據機械運動原理出構建線性模型，未考慮機構非線性特性如死區非線性、飽和非線性、間隙非線性等因素影響，導致模型精度低，不能獲取系統的動態及穩態特性。此外，現有的建模方法多采用離線數據建立離線模型，這種模型在實際工況發生變化時，存在較大的模型誤差，無法獲得滿意的精度。為此本發明提出采用模塊非線性結構建立機械傳動系統的模型，提出機械傳動系統非線性三明治模型輔助模型多新息隨機梯度在線辨識方法。

發明內容

發明目的：為了克服現有技術中存在的不足，本發明提供機械傳動系統非線性三明治模型輔助模型多新息隨機梯度在線辨識方法，針對受到非線性特性影響的機械傳動系統，可以提高模型精度，構建能反應系統非線性特性的高精度模型。

技術方案：為實現上述目的，本發明的機械傳動系統非線性三明治模型輔助模型多新息隨機梯度在線辨識方法，其特征在于包括如下步驟：步驟一：建立模塊化非線性三明治模型并初始化，設置遞推步長初值r(t₀)和參數初值，設置模型精度γ，設置動態批量數據長度p；步驟二：在線收集動態觀測數據{u(t)，y(t)}，構造堆棧的動態批量數據輸出向量；步驟三：計算輸入觀測信息向量φ_u(t)，計算線性模塊B₁(z)的輸出基于計算并構成非線性模塊N(z)輸出信息向量步驟四：構造輔助模型x_o(t)，基于輔助模型，建立輔助模型輸出信息向量步驟五：構成系統模型信息向量和批量堆積信息矩陣步驟六：計算多新息及遞推步長r(t)；步驟七：更新參數估計，計算輔助模型輸出，判斷模型精度是否滿足要求，如不滿足精度要求，增加t，跳到步驟二，否則得到模型參數，結束遞推過程。

進一步地，在步驟一中，模塊化非線性三明治模型的結構包括線性模塊B₁(z)和B₂(z)，以及非線性模塊N(z)；其中u(t)輸入線性模塊B₁(z)并輸出輸入非線性模塊N(z)并輸出x(t)，x(t)輸入線性模塊B₂(z)并與干擾噪音v(t)疊加后輸出y(t)。

進一步地，線性模塊B₁(z)和B₂(z)分別為機械傳動機構前端的驅動裝置和后端的運動機構，線性模塊B₁(z)和B₂(z)分別采用多項式形式，其表達形式為：

非線性模塊N(z)為能表征傳動機構非線性特性的任意的非線性形式，非線性環節的數學描述為：