Dobór optymalnego sygnału wejściowego w zadaniu identyfikacji parametrów układu inercyjnego

• Autorzy: Jakowluk W.

Warianty tytułu

EN

Design of an optimal input signal for identification of inertial system parameters

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Dokładność uzyskiwanych estymat parametrów identyfikowanego modelu zależy przede wszystkim od doboru odpowiedniego sygnału wejściowego, który wzbudza wybrane wejście obiektu regulacji. W pracy przedstawiono wyniki doboru optymalnego sygnału pobudzającego układem jednoinercyjnym. Celem takiego eksperymentu jest minimalizacja wariancji uzyskiwanych estymat parametrów. Maksymalizowano funkcjonał celu określony jako wyznacznik macierzy informacyjnej Fishera uwzględniając nałożone ograniczenia na amplitudę sygnału wejściowego. Stwierdzono, że optymalne pobudzenie identyfikowanego obiektu minimalizuje elipsoidalne obszary ufności estymowanych parametrów.

EN

The choice of an input signal used for actuation of the system is critical in the task of model building and parameter identification. In the paper the optimal excitation signal was generated for an inertial model. The objective of this kind of experiment design is to minimise the variance of the parameters to be estimated. In this case, the objective function was formulated through maximisation of the Fisher information matrix determinant in the form of a conventional integral criterion with amplitude constraints. It was shown that the optimal input signal used for system excitation minimises the volume of the ellipsoidal confidence region of parameters estimates.

Słowa kluczowe

PL

sygnał wejściowy; optymalizacja; identyfikacja parametrów; układ inercyjny

EN

input signal; optimization; parameters identification; inertial system

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Symulacji Komputerowej
• Czasopismo: Symulacja w Badaniach i Rozwoju
• Rocznik: 2011
• Tom: Vol. 2, nr 2
• Strony: 83--92
• Opis fizyczny: Bibliogr. 15 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Jakowluk W.

• Państwowa Wyższa Szkoła Informatyki i Przedsiębiorczości, ul. Akademicka 14, 18-400 Łomża,

Bibliografia

• 1. Ljung L., System identification, Theory for the user, 2nd Edition, Prentice Hall, USA, 1999.
• 2. Pintelon R., Schoukens J., System identification: A frequency domain approach, John Wiley & Sons, USA, 2001.
• 3. Kalaba R., Spingarn K., Control, identification, and input optimization, Plenum Press, New York, 1982.
• 4. Mehra R., Choice of input signals. In trends and progress in systems identification, Eykhoff, Ed, Pergamon Press, New York, 1981.
• 5. Hussain M., Review of the applications of neural networks in chemical process control-simulation and on-line implementation, Artificial Intelligence in Engineering 13, 1999, 55-68.
• 6. Narasimhan S., Rengaswamy R., Multi-objective input signal design for plant friendly identification of process systems, Proceeding of the American Control Conference, Boston, Massachusetts, 2004, 4891-4896.
• 7. Narasimhan S., Rengaswamy R., Multi-objective optimal input design for plant friendly identification, Proceeding of the American Control Conference, Seattle, Washington, 2008, 1304-1309.
• 8. Rivera D., Braun M., Mittelmann H., Constrained multisine inputs for plant friendly identification of chemical process, In IFAC World Congress, Barcelona, Spain, 2002.
• 9. Rivera D., Lee H., Braun M., Mittelmann H., Plant friendly system identification: A challenge for the process industries, In SYSID 2003, Rotterdam, Netherlands, 2003.
• 10. Atkinson A., Donev A., Tobias R., Optimum experimental design with SAS, Oxford University Press, Oxford, 2007.
• 11. Jakowluk W., Design of an optimal input signal for plant-friendly identification of inertial systems, Electrical Review, 85 2009, n. 10, 123-128.
• 12. Jakowluk W., Design of an optimal excitation signal for identification of inertial systems in time domain, Electrical Review, 85 2009, n. 6, 125-129.
• 13. Schwartz A., Polak E., Chen Y., A Matlab toolbox for solving optimal control problems. Version 1.0 for Windows, May 1997. Available at: http://www.schwartzhome.com/~adam/RIOTS/ .
• 14. Stryk O., User's quide for DIRCOL, a direct collocation method for the numerical solution of optimal control problems. Version 2.1. Technische Universität Darmstadt, November 1999. Available at: http://www.sim.informatik.tudarmstadt.de/index/leftnav.html .
• 15. Jennings L., Fisher M., Teo K., Goh C., MISER 3: Optimal control software, Version 2.0. Theory and user manual. Dept. of Mathematics, University of Western Australia, Nedlands, (2002). Available at: http://www.cado.uwa.edu.au/miser/ .