[发明专利]基于自适应傅里叶分解的频域辨识方法

摘要

本发明公开了一种基于自适应傅里叶分解的频域辨识方法，主要包含两阶段，第一阶段是估计频率响应：首先采集系统的输入和输出数据，然后对数据进行预处理和谱分析，得到系统的频率响应估计值；第二阶段是辨识传递函数模型：主要运用AFD算法，根据第一阶段得到的频率响应估计值将模型表示为加权Blaschke乘积，从而得到离散传递函数。本发明的频域辨识方法通用性强，计算速度快，辨识精度高。

主权项

一种基于自适应傅里叶分解的频域辨识方法，其特征如下，包括以下步骤：步骤1、采集实验数据：确定采样率与数据长度、选择试验信号、选择采集输入输出数据的方式；步骤2、数据预处理：对输入输出数据剔除野值，去除均值和趋势项，进行数字滤波以及数据串接；步骤3、谱分析：采用层叠分窗法得到输入功率谱密度、输出功率谱密度、互谱密度；步骤4、频率响应辨识：计算频率响应估计值；步骤5、传递函数辨识：将频率响应估计值作为AFD算法的输入，选择需要拟合的阶数，经过算法的迭代与分解输出一系列参数，得到离散传递函数；步骤6、传递函数转化：将离散传递函数经过双线性变换得出连续传递函数；步骤7、使用评估拟合精度高低的代价函数和反映模型预测能力和可靠性的时域验证，对步骤6中连续传递函数进行评价。