热电偶级联系统动态性能评估方法研究

发布时间：2021-04-06 10:01

　　为了在缺乏激励信号先验知识的情况下实现热电偶动态性能的精确评估,提出一种由3只不同偶丝直径热电偶组成的级联式温度测试系统的时间常数评估方法。该方法基于总体最小二乘Tikhonov正则化算法对热电偶级联系统数学模型进行辨识及时间常数解算。对于热电偶偶丝直径较为接近的测试系统,基于奇异值分解进行正则化方法优化,可以避免热电偶信息矩阵共线性造成的时间常数病态估计,有效拓展了该方法的适用性。通过数值仿真进行了理论验证,并在一种气体温度动态校准装置中进行了实验验证,结果表明奇异值分解正则化时间常数估计方法相比总体最小二乘Tikhonov正则化算法和普通最小二乘算法,辨识精度分别至少提高了75%和3.5倍,证明了该方法的有效性。 

【文章来源】：仪器仪表学报. 2020,41(11)北大核心EICSCD

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

阶跃激励信号噪声水平K%与时间常数误差的关系

图2 正弦激励信号条件下 Δ Τ ^ m3 (k) 与 e ^ (k)之间的关系图2、3可以看出:在正弦和阶跃激励信号条件下,时间常数的残差均在±3×10-3范围内,具有较高的辨识精度。为了进一步对TLS-Tikhonov算法性能进行评估,将普通最小二乘法(least squares, LS)估计与TLS-Tikhonov算法估计随噪声水平的变化情况分别在正弦与阶跃激励信号条件下进行比较,如图4所示。

图2、3可以看出:在正弦和阶跃激励信号条件下,时间常数的残差均在±3×10-3范围内,具有较高的辨识精度。为了进一步对TLS-Tikhonov算法性能进行评估,将普通最小二乘法(least squares, LS)估计与TLS-Tikhonov算法估计随噪声水平的变化情况分别在正弦与阶跃激励信号条件下进行比较,如图4所示。图5 阶跃激励信号噪声水平K%与时间常数误差的关系

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：3121246