[发明专利]一种动态载荷自适应时域识别方法

摘要

本发明属于动力学领域，具体涉及一种动态载荷的自适应时域识别方法；包括真实机械系统的逆模型离线建模和动态载荷在线识别，具体为将未知载荷加载于真实机械系统，采集其输出信号；将输出信号输入简谐发生器中，分解生成窄带简谐信号；将系统响应的窄带简谐信号作为自适应逆模型滤波器的输入；自适应逆模型滤波器输出信号通过简谐信号合成器合成；此时简谐信号合成器的输出信号即为真实机械系统动态载荷的最佳估计。本发明采用自适应滤波器建立正模型，再由系统正模型对延迟逆模型进行自适应建模，对边界和初值条件不敏感、易收敛，识别精度高，运算速度快，对任意频率的输入信号延迟时间都相等，不会改变频率间谐波关系，有利于信号波形保持。

主权项

1.一种动态载荷自适应时域识别方法，其特征在于，包括真实机械系统的逆模型离线建模、动态载荷在线识别两部分，具体包括如下步骤：步骤1、以多频激励信号作为真实机械系统的输入，采集系统的输出信号；步骤2、在系统输出信号的基础之上添加噪声信号，形成包含噪声干扰的系统响应信号；步骤3、将真实机械系统的输入信号及包含噪声干扰的响应信号分别输入简谐发生器中，通过数字滤波的形式将信号分解为若干频率不同的窄带周期信号；步骤4、取一定长度的自适应滤波器建立正模型，模拟真实系统的时域振动特性；将窄带简谐信号作为自适应滤波器正模型的输入信号，同时采集系统响应的窄带简谐信号及自适应滤波器正模型输出信号，取两者误差；步骤5、根据误差信号采用归一化LMS算法自适应调整滤波器逆模型滤波器权系数，直至输出信号误差的均方值收敛至最小；步骤6、将自适应滤波器正模型输出信号作为自适应滤波器逆模型的输入信号，同时采集经过一定时间延迟的系统输入窄带简谐信号及自适应滤波器逆模型输出信号，取两者误差；步骤7、根据误差信号采用归一化LMS算法自适应调整逆模型滤波器权系数，直至误差信号的均方值收敛至最小；至此得到真实系统自适应逆模型，逆模型自适应滤波器权向量即为真实系统时域特性的最佳估计；步骤8、根据真实系统自适应逆模型，将未知载荷加载于真实机械系统，重复步骤1‑6，将最终得到自适应逆模型滤波器输出信号通过简谐信号合成器合成，此时简谐信号合成器的输出信号即为真实机械系统动态载荷的最佳估计。