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基于试验数据的模型参数辨识研究①

更新时间:2009-03-28

1 系统辨识

系统辨识的基础是输入和输出数据,数据来源于系统的试验和观测。对于系统试验的设计,是要获取更多相关的系统有效信息[1-2]。对于系统观测需要更多的采样点与数据精度;对于参数估计性的系统辨识,首先对待辨识系统要有一个大致模型的定义,其次对其重要参数进行基于试验数据的辨识。

民用飞机是一个复杂的多学科的系统,在虚拟仿真试验过程中,经常会遇到试验元件,缺乏内部结构图、重要尺寸信息、关键特征参数等情况。通过地面模拟试验,可以获得大量的试验数据。参数估计是通过获取相关数据,通过对参数的最优化求解,得到试验元件的模型参数的过程。

2 最小二乘法

最小二乘法通过误差的平方和最小化的方法,找到最佳匹配参数[3]。对于线性系统,使用最小二乘法可以较为便捷求解得到最佳参数。

 

式(2)中,m代表有m个等式;n代表有n个未知数 。

1.1 试验材料 供试蔬菜品种包括生菜、菠菜、青菜。其中生菜:四季奶油生菜、美国四季油麦菜、极品红油麦、结球生菜、汉斯八宝菜;菠菜:日本全能大叶菠菜、香港速生大叶菠菜、武波一号、四季大叶菠菜、紫妃菠菜;青菜:矮箕苏州青、双龙精品快菜、热矮001、东方2号、东方18。供试营养土为广东生升农业有限公司生产的基质,草炭∶珍珠岩∶蛭石按照体积比1∶1∶1混合而成。为使种子萌发整齐一致,在清水中浸种12 h,将种子用干净的湿润毛巾或者纱布包裹,放在25 ℃左右的恒温培养箱中催芽,露白后点播。

天脊集团不断加强销售队伍建设,对销售人员和农化服务人员定期组织专业培训,提高了服务技术水平。直接为用户提供通俗易懂的科学种植知识,让用户直接体验科学施肥所带来的丰收喜悦。

 

式(3)中,Q为流量;

3 模型建立

对液压作动器建立其相应模型如图2所示。

已知液压作动器两腔体入口出均有以下结构的节流装置,如图1所示。进油时,节流装置位于图示右位,此时通流面积较大,能够提供较大流量,保证作动器运动速度。回油时,节流装置位于图示左位,此时通流面积较小,提供背压保证作动器运动稳定。

令残差平方和最小,则微分求极值可以得到

全球自然灾害死亡的人数中有61%是气象灾害造成的,我国近十几年平均每年发生的气象灾害中又以旱灾最多,占总受灾面积的55%。

由于节流孔直径及长度参数未知,对其中的收放液压作动器的节流系数需要通过试验数据进行辨识。

常用的节流公式:

 
  

图1 节流装置剖面图

  

图2 液压作动器AMEsim模型

  

图3 AMEsim仿真结果

  

图4 实际试验数据

若矩阵非奇异,则是最优解。

α为节流系数;

从表7可以看出,胶东半岛耕地土壤总体偏酸性,有效铜、有效锰等微量元素较为缺乏。其中,一级地有效铜、有效铁、有效锰3种元素稍有缺乏;二级地除有效锌、有效铜、有效铁养分稍有欠缺外,其他养分含量比较好;三级地相对缺乏的养分为有效磷、缓效钾、有效锌、有效铜和有效铁;四级地有机质、速效钾、缓效钾、有效硼和有效钼的养分含量较少;五级地含量较少的养分为有机质、全氮、有效磷、速效钾、有效锌、有效钼和有效锰;而六级地中有机质、全氮、有效磷、速效钾和有效锰养分含量相对缺乏。

总而言之,双源CT引导下,相较于普通CT而言,实施经皮穿刺活检术的安全性、准确性更高,随着现代医疗设备的不断完善和更新,双源CT引导下对胸腹部占位性病变患者实施经皮穿刺活检术,必然会在临床中进一步得到广泛应用。

A为节流口面积;

ΔP为节流口前后压差;

ρ为油液密度。

在AMEsim中对节流口提供了两种参数设置方式,pressure drop/flow rate pair和orifice diameter/maximum flow coefficient pair。试验数据中采用大量的压力、流量传感器测量,采用pressure drop/flow rate pair可以有效进行参数估计。对压差与流量采用二次函数最小二乘法估计得到以下结果,如表1所示。

 

表1 节流口仿真参数辨识

  

节流口1 节流口2 节流口3 节流口4 pressure drop 817.8 psi 60930 psi 932.1 psi 2167psi flow rate 50L/min 50L/min 30L/min 30L/min

4 仿真效果

参数辨识模型的试验结果中,仿真开舱门耗时1.55s,内部压力如图3所示。实际开舱门耗时1.5s相比,误差较小,内部压力如图4所示。通过试验数据辨识得到的系统元件参数具备可信度。但本次仿真过程采用了简化模型,未能将系统冲击、瞬时压降、系统运动惯量等因素反映,后续将进一步优化模型,对辨识参数做进一步的系统性验证。

参考文献

[1] 徐宁寿.系统辨识技术及其应用[M].北京:机械工业出版社,1986.

[2] 王乐一,赵文虓.系统辨识:新的模式、挑战及机遇[J].自动化学报,2013,39(7):933-936.

[3] 刘静纨.最小二乘法在系统辨识中的应用[J].北京建筑工程学院学报,2004,20(3):19-21.

 
孔洁
《科技资讯》 2018年第09期
《科技资讯》2018年第09期文献

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