[发明专利]一种强非线性Modelica系统模型的频率特性估算系统及方法有效
申请号: | 201910113744.7 | 申请日: | 2019-02-14 |
公开(公告)号: | CN109858170B | 公开(公告)日: | 2023-04-07 |
发明(设计)人: | 张宝坤;鲍丙瑞;郭俊峰;黄阔林 | 申请(专利权)人: | 苏州同元软控信息技术有限公司 |
主分类号: | G06F30/20 | 分类号: | G06F30/20;G06F17/14;G06F30/15 |
代理公司: | 苏州通途佳捷专利代理事务所(普通合伙) 32367 | 代理人: | 翁德亿 |
地址: | 215000 江苏省苏州市若水路388*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 非线性 modelica 系统 模型 频率特性 估算 方法 | ||
1.一种强非线性Modelica系统模型的频率特性估算方法,该方法通过强非线性Modelica系统模型的频率特性估算系统实现,该系统包括Modelica系统模型构建模块(1)、频率估算输入模块(2)、频率测试信号创建模块(3)、Modelica系统模型求解模块(4)、频率特性计算模块(5)以及频率响应图绘制模块(6);
所述Modelica系统模型构建模块(1)的功能为根据已经完成的真实系统的结构和原理,构建与真实系统相对应的Modelica系统模型;
所述频率估算输入模块(2)的功能为根据已完成的真实系统的工作场景,对单输入多输出SIMO的Modelica系统模型,定义其频率估算的输入接口和输出接口,以及频率估算的频率范围;
所述频率测试信号创建模块(3)的功能为根据所述频率估算输入模块(2)的定义,创建用于进行频率特性计算的测试信号SineStream,并将测试信号SineStream通过输入接口传递给待测的Modelica系统模型,用于Modelica的求解运算;
所述Modelica系统模型求解模块(4)的功能为根据所述频率测试信号创建模块(3)创建的测试信号SineStream,利用仿真软件的编译器和求解器对Modelica系统模型进行编译求解,求解结束后对输出信号按照不同频率分量进行分段,获得Modelica系统模型的IO仿真数据;
所述频率特性计算模块(5)的功能为根据所述Modelica系统模型求解模块(4)得到的系统模型IO仿真数据,利用稳定判据将获得的IO仿真数据进行滤波处理,得到包含完整主频率分量的稳态数据,最后通过离散傅里叶变换计算出Modelica系统模型频率的幅频特性和相频特性;
所述频率响应图绘制模块(6)的功能为根据所述频率特性计算模块(5)计算出的幅频特性和相频特性的结果,绘制典型的频率响应图,实现频率估算结果的可视化;
其特征在于,该方法包括以下步骤:
步骤0)根据已经完成的真实系统的结构和原理,采用Modelica语言来开发相对应的Modelica系统模型;
步骤1)根据系统的工作场景,通过设定Modelica系统模型的输入和输出接口,以及频率估算的频率范围,进行频率估算输入;
步骤2)根据频率估算输入,创建频率估算的测试信号SineStream,再将测试信号SineStream通过输入接口传递给Modelica系统模型;
步骤3)根据创建的测试信号SineStream,利用仿真软件的编译器和求解器对Modelica系统模型进行编译求解,得到Modelica系统模型的IO仿真数据;
编译求解Modelica系统模型的具体实现步骤如下:
在将测试信号Sinestream加载至待测试的Modelica系统模型后,对Modelica系统模型进行时域仿真,针对测试信号Sinestream中各个频率设定相应的周期数,以确保Modelica系统模型在各个频率正弦信号激励下均能进入稳态;
时域仿真完成后,获取Modelica系统模型线性化输出点的输出信号,并将输出信号按照不同频率分量的持续时间分割成m段,以保证估算结果的准确性,其中m表示在设定的频率范围内所包含的不同频率点数,且m为正整数;输出信号即为Modelica系统模型的IO仿真数据,将作为进行下一步频率特性估算的原始信号;
步骤4)利用稳定判据将获得的IO仿真数据进行滤波处理,得到包含完整主频率分量的稳态数据,然后利用离散傅里叶变换计算得到Modelica系统模型频率的幅频特性和相频特性;
步骤5)根据计算得到的幅频特性和相频特性,绘制出典型的频率响应图,实现频率估算结果的可视化。
2.根据权利要求1所述的强非线性Modelica系统模型的频率特性估算方法,其特征在于,步骤2)中,创建测试信号SineStream的具体实现步骤如下:
首先根据频率估算输入,对包括频率估算的范围、在该频率范围内的估算点数、系统稳态工作点、以及每个特定频率下对应正弦信号的幅值、周期、采样点数在内的信号属性进行定义,然后根据定义好的测试信号Sinestream的信号属性,利用Modelica语言创建测试信号Sinestream,利用测试信号Sinestream作为Modelica系统模型IO仿真数据获取的激励信号。
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