在风力机叶片表面排列编码目标,基于双目立体成像原理和图像特征匹配与跟踪方法,可以动态、实时地获得编码目标的空间运动信息。针对噪声污染影响模态辨识的问题,通过奇异值分解(SVD)和Cadzow算法构造了无噪声污染的Hankel矩阵,有效减少由噪声引起的虚假模态。针对模态定阶过程容易出现虚假模态的问题,提出一种改进的特征系统实现算法(ERA)。相比于传统的ERA模态辨识方法,该方法在固有频率的识别上提高了3.6%的精度,获取了更清晰的稳定图。

针对某2 m望远镜消旋K镜转台, 提出了一种基于Hankel矩阵奇异值分解的特征系统实现算法对系统的参数和阶次进行辨识。首先, 以正弦扫描信号激励转台并同步采集位置反馈信息, 利用谱分析法对测试数据进行分析, 得到了系统的频率特性曲线; 其次, 对系统的Hankel矩阵进行奇异值分解, 得到了K镜转台的结构模型; 最后, 采用特征系统实现算法对Hankel矩阵进行辨识, 得到了K镜转台的参数模型。实验结果显示: K镜转台相对均衡的最小阶阶次为6阶, 在系统的中低频段获得幅度±0.31 dB和相位±0.87°的辨识精度, 相对于参数递阶辨识方法, 分别提高了50.7%和23%。结果表明: 该方法能够确定一个与系统外特性“等价”的相对均衡的最小阶状态空间模型, 在辨识系统阶次和参数估计方面具有较好的可行性和实用性。

针对大功率永磁同步电机驱动的光电跟踪转台, 提出了一种基于特征系统实现算法的控制模型辨识方法。首先, 根据永磁同步电机的矢量控制原理, 对白噪声测试系统进行了系统配置; 其次, 采用功率谱密度函数的分析方法对系统的输入和输出数据序列进行了分析, 得到了系统的频率响应函数; 最后, 通过特征系统实现算法对系统的马尔可夫参数进行了辨识, 获得了光电跟踪转台的控制模型。实验结果表明: 采用特征系统实现算法可以精确地辨识出光电跟踪转台的控制模型, 该控制模型能够较好地反映系统的动态特性, 为控制器算法的设计提供了理论依据, 具有较好的实用性。