伺服器系统参数辨识中信号降噪方法研究

发布时间：2017-07-20 06:21

  本文关键词：伺服器系统参数辨识中信号降噪方法研究

  更多相关文章： 伺服控制系统 系统辨识 最小二乘法 信号去噪 小波分析 卡尔曼滤波

【摘要】：在伺服控制系统能够正常运行前,需要知道当前系统的性能并对参数进行相应调整,而在此之前需要通过系统辨识来获取系统的参数。辨识过程中需要通过一定的方法降低噪声干扰对辨识的影响,从而有效提升辨识参数的精度。本文设计并实现了一种基于小波的多尺度卡尔曼滤波器用以降低辨识中的随机噪声。系统辨识的精确性受到了随即噪声的干扰。本文首先建立了伺服系统的数学模型,并运用基于M序列的最小二乘法来辨识该模型的参数,结果表明该方法在去除有色噪声和随机噪声时效果有限。运用卡尔曼滤波进行信号降噪处理存在固有缺陷。在有色噪声情况下使用卡尔曼滤波降噪的基础是增广矩阵,但非零固定输入情况下标准形式增广矩阵并不存在。同时仿真试验证实噪声模型的简化对辨识精度亦有影响。小波降噪并不需精确系统噪声模型而常被用于系统辨识的降噪。仿真实验发现,当输入信号与小波基不匹配时会造成辨识误差。因此在运用小波降噪时需要进行大量匹配实验以获取合适输入信号或小波基。基于以上分析讨论,本文将小波去噪与卡尔曼滤波相结合,提出了基于小波的多尺度卡尔曼滤波方法,用于最小二乘辨识法的降噪处理。通过仿真实验,分别用最小二乘法、小波去噪法、卡尔曼滤波法和本方法对伺服控制器的速度环模型进行辨识,说明本方法有更强的去噪能力,辨识精度有大幅提高。
【关键词】：伺服控制系统 系统辨识 最小二乘法 信号去噪 小波分析 卡尔曼滤波
【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM921.541
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 1 绪论8-15
• 1.1 研究背景与目的8-9
• 1.2 国内外研究现状9-13
• 1.3 本文研究内容13-15
• 2 伺服控制系统模型与基本辨识方法15-32
• 2.1 伺服控制系统简介15-16
• 2.2 速度环闭环模型16-18
• 2.3 系统辨识基本算法18-25
• 2.4 辨识激励信号的选择25-27
• 2.5 以M序列为输入的最小二乘辨识及其缺陷27-31
• 2.6 本章小结31-32
• 3 卡尔曼滤波及其去噪应用32-45
• 3.1 卡尔曼滤波理论与特点32-36
• 3.2 基于非零输入量的卡尔曼滤波的辨识实现36-39
• 3.3 含有色噪声卡尔曼滤波的系统辨识及其缺陷39-43
• 3.4 本章小结43-45
• 4 基于小波分析的降噪法45-57
• 4.1 小波分析理论45-47
• 4.2 小波去噪方法47-49
• 4.3 小波去噪的输入信号选择49-53
• 4.4 基于小波去噪的系统辨识的实现53-56
• 4.5 本章小结56-57
• 5 伺服控制系统去噪辨识的实现57-67
• 5.1 速度环闭环在三种方法下的辨识的实现57-60
• 5.2 小波分析多尺度卡尔曼滤波60-63
• 5.3 小波分析多尺度卡尔曼滤波模型63-64
• 5.4 基于小波分析多尺度卡尔曼滤波的系统辨识64-66
• 5.5 本章小结66-67
• 6 总结与展望67-69
• 6.1 总结67-68
• 6.2 展望68-69
• 致谢69-70
• 参考文献70-74
• 附录 攻读硕士学位期间发表的学术论文74

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本文编号：566614