[发明专利]原动机调速系统参数辨识系统及方法

权利要求书

1.原动机调速系统参数辨识系统，其特征在于，包括数据处理模块和参数辨识模块；

所述数据处理模块，用于读取原动机调速系统扰动试验中所需要辨识的输入输出数据，将数据进行处理，得到扰动最终的基准点X₀和完成点X`，自动截取出扰动基准点X<sub>0</sub>至完成点X`之间数据作为参数辨识所需的数据；

所述参数辨识模块，用于根据数据处理模块所自动截取的参数辨识所需的数据，辨识出惯性环节时间常数T；

数据处理模块对读取原动机调速系统扰动试验中所需要辨识的输入输出数据进行处理包括以下步骤：

1.1)、对原动机调速系统待辨识数据进行扰动前、扰动中及扰动后三段滤波，确定待辨识数据扰动开始的基准点x₀和完成点x'；

1.2)、通过求驻点的方法求得待辨识数据扰动开始的基准点x'₀和完成点x"；

1.3)、设扰动基准点和完成点给定值分别为Δ₀和Δ'，按照下式确定最终扰动的基准点X₀和完成点X`：

$X_0=\left\{\begin{array}{cc}{x}_0& |x_0-{\mathrm{\&Delta;}}_0|\&le;|x_0^{\&prime;}-{\mathrm{\&Delta;}}_0|\\ x_0^{\&prime;}& |x_0^{\&prime;}-{\mathrm{\&Delta;}}_0|\&le;|x_0-{\mathrm{\&Delta;}}_0|\end{array}\right.$

$X^{\&prime;}=\left\{\begin{array}{cc}{x}^{\&prime;}& |x^{\&prime;}-{\mathrm{\&Delta;}}^{\&prime;}|\&le;|x^{\&prime;\&prime;}-{\mathrm{\&Delta;}}^{\&prime;}|\\ x^{\&prime;\&prime;}& |x^{\&prime;\&prime;}-{\mathrm{\&Delta;}}^{\&prime;}|\&le;|x^{\&prime;}-{\mathrm{\&Delta;}}^{\&prime;}|\end{array}\right.$

通过扰动最终的基准点X₀和完成点X`，自动截取出扰动基准点X<sub>0</sub>至完成点X`之间数据作为参数辨识所需的数据；

参数辨识模块根据数据处理模块所自动截取的参数辨识所需的数据，辨识出惯性环节时间常数T的步骤具体如下：

2.1)、读取基准点X₀至完成点X`之间的待辨识数据；

2.2)、将步骤2.1)读取的待辨识数据归一化；

2.3)、设置搜索空间：在设置待辨识数据寻优空间的时候，截取的用于参数辨识的待辨识数据范围的2～3倍；

2.4)、设置待辨识数据寻优步长：待辨识数据寻优步长依据扰动试验时数据的采样点数确定，取扰动试验一个采样周期的采样点数的0.25～1.0倍；

2.5)、在待辨识数据的寻优范围内将每一个待辨识数据代入寻优计算，计算出与此待辨识数据值对应的寻优系统输出；

2.6)、计算每一个寻优系统输出与实际系统输出的差的平方；

2.7)、对一个循环内第2.6)步求和；

2.8)、计算待辨识数据范围内的每个待辨识数据值对应的第2.7)步的和；

2.9)、计算第2.8)步的最小值，并计算此值对应的系统待辨识数据T的值；

步骤1.1)的具体步骤为：设原动机调速系统待辨识数据的波动范围为Δy；对待辨识数据扰动前的稳定部分进行算术平均滤波，若平均值在波动范围Δy之内，则用滤波后的平均值代替原有值；若滤波值突然跳变到波动范围Δy之外，可以确定此点就是待辨识数据变动点，即系统的基准点x₀；以基准点为新的起点，继续用平均值且均值在Δy之内的方法，求取待辨识数据扰动过程中的滤波数据，若滤波值突然跳变到波动范围Δy之外，记此点为x'，x'点为扰动完成点；又以待辨识数据扰动完成点x'为新的起点，对扰动完成点x'后的待辨识数据再次用算术平均滤波算法进行处理，此部分则为扰动完成后的稳态部分；

步骤2.2)中归一化的方法具体为：将有量纲的表达式经过变换化为无量纲的表达式，成为纯量；

具体方法采用下式进行最值归一化：

其中，为归一化后的输入数据，x_i为归一化前的输入数据，x_max为归一化前的最大值，x_min为归一化前的最小值；将归一化后的数据保存，以待后续使用。

2.原动机调速系统参数辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：

1.1)、对原动机调速系统待辨识数据进行扰动前、扰动中及扰动后三段滤波，确定待辨识数据扰动开始的基准点x₀和完成点x'；

1.2)、通过求驻点的方法求得待辨识数据扰动开始的基准点x'₀和完成点x"；

1.3)、设扰动基准点和完成点给定值分别为Δ₀和Δ'，按照下式确定最终扰动的基准点X₀和完成点X`：

$X_0=\left\{\begin{array}{cc}{x}_0& |x_0-{\mathrm{\&Delta;}}_0|\&le;|x_0^{\&prime;}-{\mathrm{\&Delta;}}_0|\\ x_0^{\&prime;}& |x_0^{\&prime;}-{\mathrm{\&Delta;}}_0|\&le;|x_0-{\mathrm{\&Delta;}}_0|\end{array}\right.$

$X^{\&prime;}=\left\{\begin{array}{cc}{x}^{\&prime;}& |x^{\&prime;}-{\mathrm{\&Delta;}}^{\&prime;}|\&le;|x^{\&prime;\&prime;}-{\mathrm{\&Delta;}}^{\&prime;}|\\ x^{\&prime;\&prime;}& |x^{\&prime;\&prime;}-{\mathrm{\&Delta;}}^{\&prime;}|\&le;|x^{\&prime;}-{\mathrm{\&Delta;}}^{\&prime;}|\end{array}\right.$

通过扰动最终的基准点X₀和完成点X`，自动截取出扰动基准点X<sub>0</sub>至完成点X`之间数据作为参数辨识所需的数据；

2.1)、读取基准点X₀至完成点X`之间的待辨识数据；

2.2)、将步骤2.1)读取的待辨识数据归一化；

2.3)、设置搜索空间：在设置待辨识数据寻优空间的时候，截取的用于参数辨识的待辨识数据范围的2～3倍；

2.4)、设置待辨识数据寻优步长：待辨识数据寻优步长依据扰动试验时数据的采样点数确定，取扰动试验一个采样周期的采样点数的0.25～1.0倍；

2.5)、在待辨识数据的寻优范围内将每一个待辨识数据代入寻优计算，计算出与此待辨识数据值对应的寻优系统输出；

2.6)、计算每一个寻优系统输出与实际系统输出的差的平方；

2.7)、对一个循环内第2.6)步求和；

2.8)、计算待辨识数据范围内的每个待辨识数据值对应的第2.7)步的和；

2.9)、计算第2.8)步的最小值，并计算此值对应的系统待辨识数据T的值；

步骤2.2)中归一化的方法具体为：将有量纲的表达式经过变换化为无量纲的表达式，成为纯量；

具体方法采用下式进行最值归一化：

其中，为归一化后的输入数据，x_i为归一化前的输入数据，x_max为归一化前的最大值，x_min为归一化前的最小值；将归一化后的数据保存，以待后续使用；

步骤1.1)的具体步骤为：设原动机调速系统待辨识数据的波动范围为Δy；对待辨识数据扰动前的稳定部分进行算术平均滤波，若平均值在波动范围Δy之内，则用滤波后的平均值代替原有值；若滤波值突然跳变到波动范围Δy之外，可以确定此点就是待辨识数据变动点，即系统的基准点x₀；以基准点为新的起点，继续用平均值且均值在Δy之内的方法，求取待辨识数据扰动过程中的滤波数据，若滤波值突然跳变到波动范围Δy之外，记此点为x'，x'点为扰动完成点；又以待辨识数据扰动完成点x'为新的起点，对扰动完成点x'后的待辨识数据再次用算术平均滤波算法进行处理，此部分则为扰动完成后的稳态部分。