[发明专利]一种以非线性最小二乘法为主结合鸡群算法的快反镜控制系统的传递函数辨识方法

摘要

本发明提供了一种以非线性最小二乘法为主结合鸡群算法的快反镜控制系统的传递函数辨识方法，针对当前基于非线性最小二乘法原理的快反镜控制系统的辨识方法所存在的需要人工估计初始值的问题，通过使用该结合方法可以有效地避免人工估计初始值的操作。其核心在于先利用鸡群算法得到一个可行的逼近真实精确值的优解，然后在将这个可行的优解作为非线性最小二乘法的初始值进行迭代优化，最终得出最优解。该方法不仅能够有效地消除人工估计初始值的步骤，还可以保证初始值的精度，有利于非线性最小二乘算法得到最优解。

主权项

一种以非线性最小二乘法为主结合鸡群算法的快反镜控制系统的传递函数辨识方法，其特征在于：其具体步骤如下：步骤(1)：根据快反镜系统的电气结构和机械结构，推导出对应的传递函数模型，同时考虑由于系统中存在的刚体柔性的问题会导致出现高频机械谐振，因此需要在传递函数中引入一个或者多个双二阶环节，模型参考如下：G(s)=k1(k5s2+k6s+1)(k2s2+k3s+1)(k4s+1)(k7s2+k8s+1)]]>其中，k1、k2、k3、k4、k5、k6、k7、k8为快反镜系统模型中需要拟合的待定参数；步骤(2)：使用频率特性分析仪测量快反镜输入输出端的频率特性，包括频率、幅频特性以及相频特性，根据采集到的频率特性数据绘制出相应的Bode图，以作为辨识的参考对象；步骤(3)：根据推导出来的传递函数模型，确定需要辨识的系统参数，先使用鸡群算法，计算得到一个可行的优化解，再将该优化解作为非最小二乘法的初始值，进一步优化得到最优解；步骤(4)：验证求得最优解，将最优解带入传递函数模型中，计算出辨识和测量数据的误差，同时绘制辨识结果得出的Bode图，与真实的Bode图进行对比，以验证最终的辨识精度。