<div>
	ИДЕНТИФИКАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ СИНУСОИДАЛЬНОГО СИГНАЛА С НЕИЗВЕСТНОЙ НЕСТАЦИОНАРНОЙ АМПЛИТУДОЙ</div>

Ле Ван Туан 
, Бобцов Алексей Алексеевич

doi:10.17586/2226-1494-2018-18-6-976-981

2018 , ТОМ 18, НОМЕР 6 ( ноябрь-декабрь 2018 )

ISSN 2226-1494 (print), ISSN 2500-0373 (online)

Меню

Публикации

Главный редактор

НИКИФОРОВ
Владимир Олегович
д.т.н., профессор

Партнеры

doi: 10.17586/2226-1494-2018-18-6-976-981

УДК 681.51

ИДЕНТИФИКАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ СИНУСОИДАЛЬНОГО СИГНАЛА С НЕИЗВЕСТНОЙ НЕСТАЦИОНАРНОЙ АМПЛИТУДОЙ

Ле Ван Туан, Бобцов А.А.

Читать статью полностью

Язык статьи - русский

Ссылка для цитирования:

Ле Ван Туан, Бобцов А.А. Идентификация параметров синусоидального сигнала с неизвестной нестационарной амплитудой // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2018. Т. 18. № 6. С. 976–981. doi: 10.17586/2226-1494-2018-18-6-976-981

Аннотация

Рассматривается задача идентификации частоты смещенного синусоидального сигнала в отсутствии шумов измерений. Предполагается, что смещение и амплитуда синусоидального сигнала являются неизвестными функциями времени. Допускается, что частота синусоидального сигнала является неизвестным числом, а смещение и амплитуда синусоидального сигнала могут быть представлены в виде кусочно-линейных на интервале функций времени. Для оценивания частоты синусоидального сигнала была предложена оригинальная процедура параметризации, приводящая исходное нелинейное уравнение к виду стандартной линейной регрессионной модели. После ряда специальных преобразований было получено простейшее уравнение, содержащее один неизвестный параметр (квадрат от частоты синусоидального сигнала), умноженный на известную функцию времени. Для поиска этого параметра был использован стандартный интегральный алгоритм идентификации, позволяющий гарантировать робастность оценок к внешним возмущениям, а также улучшать качество переходных процессов за счет настроечного коэффициента. Предлагаемый алгоритм идентификации частоты имеет техническую привлекательность и может быть использован в задачах компенсации или подавления возмущений и (или) ошибок измерений, описываемых гармоническим или полигармоническим сигналами, в том числе для парирования вертикальных инерционных ускорений при оценивании аномалий силы тяжести на подвижном объекте. Для иллюстрации работоспособности предложенного алгоритма идентификации в статье приведены результаты компьютерного моделирования, демонстрирующие достижение поставленных целей.

Ключевые слова: идентификация, линейная регрессионная модель, нестационарные параметры, синусоидальные сигналы, кусочно-линейные функции времени

Благодарности. Работа выполнена при поддержке Российского научного фонда, контракт № 18-19-00627.

Список литературы

Aranovskiy S., Bobtsov A., Kremlev A., Nikolaev N., Slita O. Identification of frequency of biased harmonic signal //
European Journal of Control. 2010. V. 16. N 2. P. 129–139. doi: 10.3166/ejc.16.129-139
Hou M. Parameter identification of sinusoids // IEEE Transactions on Automatic Control. 2012. V. 57. N 2.
P. 467–472. doi: 10.1109/TAC.2011.2164736
Marino R., Tomei P. Frequency estimation of periodic signals //Proc. European Control Conference. Strasbourg, France, 2014. P. 7–12. doi: 10.1109/ecc.2014.
Пыркин А.А., Бобцов А.А., Ведяков А.А. Колюбин С.А. Оценивание параметров полигармонического сигнала // Автоматика и телемеханика. 2015. № 8. С. 94–114.
Bobtsov A.A., Efimov D., Pyrkin A.A., Zolghadri A. Switched algorithm for frequency estimation with noise rejection // IEEE Transactions on Automatic Control. 2012. V. 57. N 9. P. 2400–2404. doi: 10.1109/TAC.2012.2186685
Aranovskiy S.V., Bobtsov A.A., Pyrkin A.A., Gritcenko P.A. Adaptive filters cascade applied to a frequency identification improvement problem // International Journal of Adaptive Control and Signal Processing. 2016. V. 30. N 5. P. 677–689. doi: 10.1002/acs.2602
Aranovskiy S., Bobtsov A., Ortega R., Pyrkin A. Improved transients in multiple frequencies estimation via dynamic regressor extension and mixing // IFAC-PapersOnLine. 2016. V. 49. N 13. P. 99–104. doi: 10.1016/j.ifacol.2016.07.934
Aranovskiy S., Bobtsov A., Ortega R., Pyrkin A. Performance enhancement of parameter estimators via dynamic regressor extension and mixing // IEEE Transactions on Automatic Control. 2016. V. 62. N 7. P. 3546–3550.doi: 10.1109/TAC.2016.2614889
Vedyakov A.A., Vediakova A.O., Bobtsov A.A., Pyrkin A.A., Aranovskiy S.V. A globally convergent frequency estimator of a sinusoidal signal with a time-varying amplitude // European Journal of Control. 2017. V. 38. P. 32–38.
doi: 10.1016/j.ejcon.2017.08.001
Ле В.Т., Бобцов А.А., Пыркин А.А. Новый алгоритм идентификации нестационарных параметров для линейной регрессионной модели // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2017. Т. 17. № 5. С. 952–955. doi: 10.17586/2226-1494-2017-17-5-952-955
Степанов О.А., Блажнов Б.А., Кошаев Д.А. Исследование эффективности использования спутниковых измерений при определении ускорения силы тяжести на летательном аппарате // Гироскопия и навигация. 2002. № 3. С. 33–47.
Stepanov O.A., Koshaev D.A. Analysis of filtering and smoothing techniques as applied to aerogravimetry // Gyroscopy and Navigation. 2010. V. 1. N 1. P. 19–25. doi: 10.1134/s2075108710010049
Пешехонов В.Г., Степанов О.А. и др. Современные методыи средства измерения параметров гравитационного поля Земли. СПб: Электроприбор, 2017. 390 с.
Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользователей.М.: Наука, 1991. 432 с.
Мирошник И.В., Никифоров В.О., Фрадков А.Л. Нелинейное и адаптивное управление сложными динамическими системами. СПб: Наука, 2000. 549 с.
Андриевский Б.Р., Фрадков А.Л. Избранные главы теории автоматического управления с примерами на языке MATLAB. СПб: Наука, 1999. 475 с.
Sastry S., Bodson M. Adaptive Control: Stability, Convergence and Robustness. Courier Dover Publications, 2011. 400 p.

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License