<div>
	Метод идентификации параметров синусоидального сигнала с неизвестной переменной амплитудой</div>

Нгуен Хак Тунг , Власов Сергей Михайлович

doi:10.17586/2226-1494-2023-23-1-54-61

2023 , ТОМ 23, НОМЕР 1 ( январь-февраль )

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

Меню

Публикации

Главный редактор

НИКИФОРОВ
Владимир Олегович
д.т.н., профессор

Партнеры

doi: 10.17586/2226-1494-2023-23-1-54-61

УДК 681.51

Метод идентификации параметров синусоидального сигнала с неизвестной переменной амплитудой

Нгуен Х., Власов С.М.

Читать статью полностью

Язык статьи - русский

Ссылка для цитирования:

Нгуен Х.Т., Власов С.М. Метод идентификации параметров синусоидального сигнала с неизвестной переменной амплитудой // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2023. Т. 23, № 1. С. 54–61. doi: 10.17586/2226-1494-2023-23-1-54-61

Аннотация

Предмет исследования. Предложен новый метод идентификации параметров синусоидального сигнала с неизвестной переменной амплитудой. Проблема оценивания параметров синусоидальных сигналов актуальна в задачах динамического позиционирования и компенсации возмущений для синтеза законов управления, учитывающих внешние возмущающие воздействия. В предлагаемом методе устранено ограничение на амплитуду сигнала. В отличие от известных подходов, где амплитуда должна быть фиксированной, в рассмотренном методе амплитуда сигнала может быть переменной. Метод. Для реализации представленного метода идентификации применены жорданова форма матрицы и операторы запаздывания. В ходе параметризации сформирована регрессионная модель, содержащая неизвестные стационарные параметры. Для поиска неизвестных параметров применен метод динамического расширения регрессора и смешивания. Основные результаты. Результаты компьютерного моделирования показали работоспособность разработанного алгоритма. Результаты моделирования подтвердили сходимость оценивания параметров к истинным значениям. Практическая значимость. Подход может быть применен для широкого класса прикладных задач, связанных с компенсацией возмущений в системах виброзащиты, системах мониторинга при определении параметров высотных или большепролетных строительных сооружений, в системах управления робототехническими объектами.

Ключевые слова: синусоидальные сигналы, идентификация, переменная амплитуда, жорданова форма матрицы, линейная регрессионная модель

Список литературы

Pyrkin A.A., Bobtsov A.A., Efimov D., Zolghadri A. Frequency estimation for periodical signal with noise in finite time // Proc. of the 50^th IEEE Conference on Decision and Control and European Control Conference. 2011. P. 3646–3651. https://doi.org/10.1109/CDC.2011.6160655
Aranovskiy S., Bobtsov A., Ortega R., Pyrkin A. Improved transients in multiple frequencies estimation via dynamicregressor extension and mixing // IFAC-PapersOnLine. 2016. V. 49.N 13. P. 99–104. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2016.07.934
Bobtsov A., Lyamin A., Romasheva D. Algorithm of parameters’ identification of polyharmonic function // IFAC Proceedings Volumes. 2002. V. 35. N 1. P. 439–443. https://doi.org/10.3182/20020721-6-ES-1901.01059
Marino R., Tomei R. Global estimation of n unknown frequencies // IEEE Transactions on Automatic Control. 2002. V. 47. N 8. P. 1324–1328. https://doi.org/10.1109/TAC.2002.800761
Bodson M., Douglas S.C. Adaptive algorithms for the rejection of sinusoidal disturbances with unknown frequency // Automatica. 1997. V. 33. N 12. P. 2213–2221. https://doi.org/10.1016/S0005-1098(97)00149-0
Khac T., Vlasov S.M., Iureva R.A. Estimating the frequency of the sinusoidal signal using the parameterization based on the delay operators//Proc. of the 18^th International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics (ICINCO). 2021. P. 656–660. https://doi.org/10.5220/0010536506560660
Севастеева Е.С., Чернов В.А., Бобцов А.А. Алгоритм увеличения скорости идентификации частоты синусоидального сигнала // Известия вузов. Приборостроение. 2019. Т. 62. № 9. С. 767–771.
Бобцов А.А., Николаев Н.А., Оськина О.В., Низовцев С.И. Идентификация нестационарного параметра незашумленного синусоидального сигнала // Автоматика и телемеханика. 2022. № 7. С. 137–151. https://doi.org/10.31857/S000523102207008X
Низовцев С.И., Шаветов С.В., Пыркин А.А. Алгоритм оценивания переменной частоты синусоидального сигнала // Известия вузов. Приборостроение. 2021. Т. 64. № 9. С. 789–793. https://doi.org/10.17586/0021-3454-2021-64-9-789-793
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. https://doi.org/10.17586/2226-1494-2019-19-1-52-58
Коротина М.М., Арановский С.В., Бобцов А.А. Оценивание параметров синусоидального сигнала со степенной функцией частоты // Известия вузов. Приборостроение. 2020. Т. 63. № 6. С. 507–514. https://doi.org/10.17586/0021-3454-2020-63-6-507-514
Vedyakov A.A., Vediakova A.O., Bobtsov A.A., Pyrkin A.A., Aranovskiy S.V. Frequency estimation of a sinusoidal signal with time-varying amplitude // IFAC-PapersOnLine. 2017. V. 50. N 1. P. 12880–12885. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2017.08.1940
Vedyakov A.A., Vediakova A.O., Bobtsov A.A., Pyrkin A.A., Kakanov M.A. Frequency estimation of a sinusoidal signal with time-varying amplitude and phase// IFAC-PapersOnLine. 2018. V. 51. N 32. P. 663–668. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2018.11.501
Нгуен Х., Власов С.М., Пыркин А.А. Алгоритм идентификации параметров синусоидального сигнала с экспоненциально затухающей амплитудой // Мехатроника, автоматизация, управление. 2022. Т. 23. № 3. С. 125–131. https://doi.org/10.17587/mau.23.125-131
Нгуен Х., Власов С.М., Пыркин А.А., Попков И.В. Новый алгоритм идентификации частоты синусоидального сигнала с постоянными параметрами // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2022. Т. 22. № 1. С. 18–24. https://doi.org/10.17586/2226-1494-2022-22-1-18-24
Aranovskiy S., Bobsov A., Ortega R., Pyrkin A. Performance enhancement of parameter estimators via dynamic regressor extension and mixing // IEEE Transactions on Automatic Control. 2017. V. 62. N 7. P. 3546–3550. https://doi.org/10.1109/tac.2016.2614889

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