针对模态辨识结果对输入的敏感性,研究了测量信息对飞行器工作模态辨识精度的影响。介绍了自回归-滑动平均(auto-regressive and moving average,简称ARMA)模型环境激励模态辨识方法的理论、试验测点和激励情况,并给出了试验研究方案情...针对模态辨识结果对输入的敏感性,研究了测量信息对飞行器工作模态辨识精度的影响。介绍了自回归-滑动平均(auto-regressive and moving average,简称ARMA)模型环境激励模态辨识方法的理论、试验测点和激励情况,并给出了试验研究方案情况。通过选择不同测点布置组合,研究了测点布置对辨识结果的影响。对各测点数据人为增加噪声,研究了数据品质对辨识结果的影响。研究发现,测点数目较多,且测点布置在振型数值较大位置,辨识结果较好。展开更多
文摘传统基于离线模型参数和典型运行方式设计的电力系统阻尼控制器存在适应性问题,提出一种基于辨识的自适应控制器设计方法,可解决一般自适应控制中快速性和准确性要求之间的矛盾。所用的多元自回归滑动平均模型(auto regressive moving averaging vector,ARMAV)辨识在电网正常运行过程中针对由负荷等随机扰动引起的类噪声信号进行;在综合考虑辨识误差、阻尼要求和稳定裕度基础上,提出阻尼控制零极点配置基本原则,并设计相应的遗传算法优化方法。为了充分检验上述辨识与控制系统的效果,基于广域测量平台对其进行软硬件实现,并在东北电网简化系统中进行实时数字仿真(real time digital simulation,RTDS)测试,实验结果说明了所提方法的可行性和有效性。
文摘针对模态辨识结果对输入的敏感性,研究了测量信息对飞行器工作模态辨识精度的影响。介绍了自回归-滑动平均(auto-regressive and moving average,简称ARMA)模型环境激励模态辨识方法的理论、试验测点和激励情况,并给出了试验研究方案情况。通过选择不同测点布置组合,研究了测点布置对辨识结果的影响。对各测点数据人为增加噪声,研究了数据品质对辨识结果的影响。研究发现,测点数目较多,且测点布置在振型数值较大位置,辨识结果较好。
