Исследование и разработка алгоритмов и средств цифрового управления спектром случайных вибраций нелинейных объектов

• Автор: Щербаков, Михаил Александрович
• Шифр специальности: 05.13.02
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1985
• Место защиты: Пенза
• Количество страниц: 257 c. : ил

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ .
ГЛАВА I. АНАЛИЗ МЕТОДОВ ФШКЦИОНАЛШОАЛГОРИШШЕСКОГО ПОСТРОЕНИЯ ЦИФРОШХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ СЛУЧАЙНЫМИ ВИБРАЦИЯМИ НЕЛИНЕЙНЫХ ОБЪЕКТОВ
1.1. Структура и принципы функционирования цифровых сиотем управления спектром случайных вибраций .

1.2. Методы форшрования и анализа спектра случайных процессов

1.3. Методы управления и идентификации .

Основные результаты и выводы.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ

ОБЪЕКТА УПРАВЛЕНИЯ .

2.1. Вводные замечания .

2.2. Выбор формы математического описания нелинейных объектов виброиспытаний

2.3. Построение нелинейной модели объекта управления в случав формирования спектра воздействия методом цифровой фильтрации
2.4. Построение нелинейной модели объекта управления в случае формирования спектра воздействия с помощью алгоритма ЕПФ
2.5. Исследование статистических характеристик оценок ядер Винера в частотной области
Основные результаты и выводы.
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ЦИФРОВОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ СПЕКТРОМ СЛУЧАЙНЫХ ВИБРАЦИЙ НЕЛИНЕЙНЫХ ОБЪЕКТОВ .
3.1. Вводные замечания
3.2. Алгоритм идентификации объекта иопытания при случайных воздействиях .
3.3. Организация сканирования области задания ядер
Винера .
3.4. Алгоритм идентификации объекта испытания при псевдослучайных воздействиях .
3.5. Определение начального приближения параметров спектра воздействия по модели объекта .
3.6. Исследование сходимости и скорости сходимости стохастических алгоритмов управления спектром случайных вибраций нелинейных объектов
Основные результаты и выводы .
ГЛАВА 4. МОДЕЛИРОВАНИЕ И ВОПРОСЫ ТЕХНИЧЕСКОЙ РЕАЛИЗАЦИИ ЦИФРОВОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ СПЕКТРСМ СЛУЧАЙНЫХ ВИБРАЦИЙ НЕЛИНЕЙНЫХ ОБЪЕКТОВ.
4.1. Общая схема и программы моделирования цифровой системы управления
4.2. Результаты моделирования цифровой системы управления
4.3. Структура комплекса технических средств цифровой системы управления
4.4. Разработка программируемого цифрового формирователя спектра случайных процессов
Основные результаты и выводы .
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
ЛИТЕРАТУРА


Поэтому синтез ЦФФ на основе различных оптимизационных методов [] , сопряжённых с выполнением большого объема вычислений, оказывается в данном случае неприемлемым. МО * X НОО«*р (З ^1 ) . При увеличении числа точек задания частотной характеристики ЦФФ пропорционально долина быть увеличена длина N импульсной характеристики К(0. Однако возрастание Я приводит к снижению быстродействия ЦФФ и уменьшению верхней граничной частоты спектра генерируемого сигнала. Вследствие этого при синтезе ЦФФ оказывается целееообразным дополнить метод частотной выборки методом взвешивания, позволяющим разумным образом осуществить усечение импульсной характеристики ЦФФ путем её умнокения на функцию окна. Переходя к выбору цифровых методов спектрального анализа, можно выделить два хорошо известных метода, основанных на использовании алгоритма ШФ. Первый метод [], называемый корреляционным или косвенным, использует связь между корреляционной функцией случайного процесса и его спектром. В соответствии с данным методом сначала осуществляется вычисление оценки корреляционной функции случайного процесса, на основе которой затем с помощью алгоритма ШФ определяется оценка спектра. При использовании косвенного метода существенное значение приобретает правильный выбор длины корреляционной функции, который в общем случае довольно затруднителен и предполагает знание времени корреляции анализируемого процесса, что является, безусловно, недостатком данного метода оценю! Данный метод предполагает разбиение реализации у (п. Ь сегментов у[(п) длиной К отсчетов . Каждая последовательность У^(п. О . Мг, (1. Ео - энергия окна, равная Z ***. Sy(V0 -f Г ly (к) . Однако, с точки зрения вычислительных затрат метод модифицированных периодограмм является более экономичным []. При линейном характере объекта связь между спектрами воздействия и реакции имеет простой вид и описывается соотношением(1. Передаточная функция объекта испытания может быть получена на этапе предварительной идентификации. Одна из наиболее эффективных процедур идентификации линейных объектов, предложенная в [] , сводится к следующему. Объект испытания возбуждается реализацией псевдослучайного процесса вида(1^), сформированной с помощью алгоритма ЕПФ. По истечении переходного процесса в объекте регистрируется реакция ) (ti) и вычисляется её ДПфУ(к). БПФ. Однако на практике данные предположения, обычно, не выполняются. Это отмечается в целом ряде работ [,,,,1] содержащих результаты экспериментальных исследований вибраций различного рода объектов. Наряду с нелинейностью испытываемого изделия причиной возникновения нелинейных эффектов могут быть нелинейные. В частности, уровень нелинейных искажений (клирфактор) в электродинамических вибраторах, как указывалось в работе [], начиная с частоты 0 Гц, практически не бывает менее $, а на отдельных частотах может достигать 0$. Еще более существенные нелинейные искажения,обусловленные квадратичной расходной характеристикой золотника, возникают в электро-гидравлических вибраторах [4]. При нелинейном характере объекта испытания решение задачи управления осложняется. Так как равенство (1. Однако, в данном случае можно попытаться определить передаточную функцию некоторой линейной модели, оптимальным образом аппроксимирующей нелинейный объект. УШ=ЖШ. Н(1с)- передаточная функция линейной модели объекта ; ty(k) - гауссов шум, некоррелированный с X(fc) и обусловленный нелинейностью объекта испытания. При этом в отличие от линейного случая в процессе идентификации осуществляется многократное возбуждение объекта испытания различными реализациями псевдослучайного процесса вида (1. Х{(к) да воздействия,и вычисляются соответствующие коэффициенты Уе(1с)ДДФ реакции. В случае линейного объекта испытания данное выражение определяет искомый спектр воздействия. Для нелинейного объекта полученный таким образом спектр может являться лишь нулевым приближением Б^Ск) и требует дальнейшего уточнения на реальном объекте. Ни. За(1с. С - параметр шага. Б^С^) воздействия. Геометрическая интерпретация алгоритма (1.