АЛГОРИТМ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИНЕЙНО МЕНЯЮЩЕЙСЯ ЧАСТОТЫ СИНУСОИДАЛЬНОГО СИГНАЛА

Ле Ван Туан, Коротина М.М., Бобцов А.А., Арановский С.В. Алгоритм идентификации линейно меняющейся частоты синусоидального сигнала // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2019. Т. 19. № 1. С. 52–58. doi: 10.17586/2226-1494-2019-19-1-52-58

Рассмотрена задача идентификации линейно меняющейся частоты синусоидального сигнала, имеющего неизвестные амплитуду и фазу, возникающая, например, при управлении телескопом. Традиционно методы синтеза алгоритмов идентификации линейно меняющейся частоты синусоидального сигнала используют неограниченные функции времени, что вызывает технические проблемы, поскольку в этом случае наличие шумов при измерении может существенно исказить настраиваемый параметр. Предложен подход к идентификации линейно меняющейся частоты, предусматривающий итеративную фильтрацию (с использованием линейных устойчивых звеньев первого порядка) измеряемого синусоидального сигнала, которая позволяет получить простую линейную регрессионную модель с одним неизвестным постоянным параметром. Приведены результаты компьютерного моделирования, иллюстрирующие работоспособность представленного алгоритма идентификации. Компьютерное моделирование выполнено как при наличии шумов в измерениях, так и в их отсутствие. Путем компьютерного моделирования проведен сравнительный анализ предлагаемого подхода с полученными ранее методами, и показано, что представленное решение обеспечивает существенное повышение точности идентификации неизвестной частоты при наличии шумов.

1. Арановский С.В., Бобцов А.А., Пыркин А.А. Идентификация линейно меняющейся частоты синусоидального сигнала // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2012. № 1 (77). С. 28–32.
2. Васильев В.Н., Томасов В.С., Шаргородский В.А., Садовников М.А. Состояние и перспективы развития прецизионных электроприводов комплексов высокоточных наблюдений // Изв. вузов. Приборостроение. 2008. Т. 51. № 6. С. 5–12.
3. Аракелян А.К., Афанасьев А.А. Вентильные электрические машины. М.: Энергоатомиздат, 1997. 236 с.
4. Erm T., Sandrock S. Adaptive correction of periodic errors improves telescope performance // Proc. American Control Conference. Portland, USA, 2005. V. 6. Р. 3776–3777. doi: 10.1109/acc.20
5. 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
6. 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
7. Marino R., Tomei P. Frequency estimation of periodic signals // Proc. European Control Conference. Strasbourg, France, 2014. P. 7–12. doi: 10.1109/ecc.2014
8. Пыркин А.А., Бобцов А.А., Ведяков А.А. Колюбин С.А. Оценивание параметров полигармонического сигнала // Автоматика и телемеханика. 2015. № 8. С. 94–114.
9. 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
10. 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
11. 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
12. 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
13. Ван Ц., Ле В.Т., Пыркин А.А., Колюбин С.А., Бобцов А.А. Идентификация кусочно-линейных параметров регрессионных моделей нестационарных детерминированных систем // Автоматика и телемеханика. 2018. № 12. (в печати).
14. Ioannou P.A., Sun J. Robust Adaptive Control. Upper Saddle River: Prentice Hall, 1996. 825 p.
15. Мирошник И.В., Никифоров В.О., Фрадков А.Л. Нелинейное и адаптивное управление сложными динамическими системами. СПб: Наука, 2000. 549 с.

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