W artykule zamieszczono podstawowe definicje i równania identyfikacji parametrycznej i strukturalnej. Przedstawiono praktyczne aspekty formułowania problemu identyfikacji. Pokazano na prostym przykładzie, że pominięcie procedury identyfikacji prowadzi do poważnych błędów, nawet w przypadku nieskomplikowanych modeli.
EN
The paper reminds of basic definitions and formalisms of parametric and structural identification. Practical aspects of formulation of identification problem were presented. Furthermore, the simple example shows that the omission of identification procedure leads to serious errors, even for not complicated models
Artykuł przedstawia zastosowanie metody Monte Carlo do parametrycznej identyfikacji akcelerometrów w dziedzinie częstotliwości. Omówione zostały dwie metody identyfikacji: intuicyjna, realizowana wyłącznie w oparciu o punkty pomiarowe charakterystyki amplitudowo-częstotliwościowej i bazująca na klasycznej metodzie najmniejszych kwadratów oraz procedura oparta na punktach pomiarowych obu charakterystyk częstotliwościowych (amplitudowej i fazowej), realizowana przy wykorzystaniu uogólnionej metody najmniejszych kwadratów. Przedstawiono wyniki identyfikacji dla wybranego akcelerometru typu Althen 731-207, a dla potrzeb realizacji obu metod identyfikacji zastosowano oprogramowanie Mathcad 14.
EN
The paper presents an application of the Monte Carlo method for parametric identification of accelerometers in the frequency domain. Two identification methods are discussed here. The first one is intuitive and implemented only based on measuring points of amplitude-frequency response and employs the classical least squares method. The second one is the procedure based on measuring points of both frequency responses (amplitude and phase) and implemented by using the generalized least squares methods. Identification results for the selected accelerometer of type Althen 731-207 are presented and discussed. Mathcad 14 software was used for the needs of both identification methods.
A navigation complex of an unmanned flight vehicle of small class is considered. Increasing the accuracy of navigation definitions is done with the help of a nonlinear Kalman filter in the implementation of the algorithm on board an aircraft in the face of severe limitations on the performance of the special calculator. The accuracy of the assessment depends on the available reliable information on the model of the process under study, which has a high degree of uncertainty. To carry out high-precision correction of the navigation complex, an adaptive non-linear Kalman filter with parametric identification was developed. The model of errors of the inertial navigation system is considered in the navigation complex, which is used in the algorithmic support. The procedure for identifying the parameters of a non-linear model represented by the SDC method in a scalar form is used. The developed adaptive non-linear Kalman filter is compact and easy to implement on board an aircraft.
Praca przedstawia analizę wpływu przyjętego krzyżowania na wyniki identyfikacji parametrycznej modelu matematycznego silnika indukcyjnego. Identyfikowane parametry modelu matematycznego silnika wyznaczono w rezultacie minimalizacji błędu średniokwadratowego prądu stojana i prędkości kątowej przy wykorzystaniu algorytmu genetycznego z częściową wymianą populacji. Oceniano zastosowany algorytm genetyczny pod kątem zbieżności i dokładności procesu identyfikacji oraz wymaganego nakładu analizy numerycznej.
EN
This paper presents the analysis of the influence of crossover on the results of parametric identification of induction motor mathematical model. The identified parameters of the motor mathematical model were determined as a result of minimization of performance index defined as the mean-square error of stator current and angular velocity with the use of steady-state genetic algorithm. The genetic algorithm with regard to convergence and accuracy of the identification process and the time of numerical analysis was considered.
5
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
W pracy koncentrowano się na poprawie zbieżności i dokładności algorytmu genetycznego (AG) wykorzystanego w identyfikacji parametrycznej modelu matematycznego silnika indukcyjnego. W tym celu dokonano modyfikacji funkcji przystosowania poprzez jej przeskalowanie. Próbowano określić, czy wprowadzona w AG modyfikacja wpłynie również na skrócenie czasu analizowanego procesu. Zasadność podjęcia tej tematyki wynika z faktu, że rozważany problem jest w literaturze zaliczany do trudnych i czasochłonnych, a więc należy poszukać sposobów, które zapewnią poprawę wyników identyfikacji.
EN
The work focused on improving the convergence and accuracy of genetic algorithm (GA) used in the parametric identification of induction motor mathematical model. For this purpose, modifications fitness function by the rescaling were made. They attempted to determine whether the modification introduced in the GA will also shorten the time analyzed process. Whether any of this subject stems from the fact, that the problem is considered in the literature classified as difficult and time-consuming, and therefore look for ways to provide improvement of identification.
6
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Praca przedstawia problem identyfikacji parametrycznej modelu matematycznego silnika indukcyjnego z zastosowaniem wybranego algorytmu ewolucyjnego. Minimalizowano wskaźnik jakości w postaci błędu średniokwadratowego amplitudy prądu stojana oraz prędkości kątowej silnika i jego modelu matematycznego. W pracy analizowano skuteczność wykorzystanego algorytmu ewolucyjnego oraz wpływ liczby wyznaczanych parametrów na zbieżność i dokładność procesu identyfikacji.
EN
This paper presents the parametric identification of induction motor mathematical model problem with the use of chosen evolutionary algorithm. The mean-square error of stator current and angular velocity of motor and his mathematical model was minimized. In this paper the effectiveness of evolutionary algorithm and the influence of the number determined parameters for convergence and accuracy identification process was analyzed.
7
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Praca przedstawia problem identyfikacji parametrycznej modelu matematycznego silnika indukcyjnego z zastosowaniem algorytmu genetycznego. Wykorzystano model matematyczny silnika sformułowany w wirującym układzie współrzędnych zorientowany zgodnie z wektorem napięcia stojana. Analizowano wpływ przyjętego wskaźnika jakości na wyniki identyfikacji. Badania eksperymentalne wykonano dla silnika indukcyjnego o mocy 2.2 kW zasilanego z falownika napięcia.
EN
This paper presents problem of parametric identification of induction motor mathematical model with the use of genetic algorithm. In this work the induction motor mathematical model in the references frame, oriented according to the stator voltage vector was used. The influence of given performance index on identification results was analyzed. The experimental investigations were performed for induction motor 2.2 kW powered from voltage inverter.
Analizowano problem modelowania matematycznego i identyfikacji parametrycznej falownikowego napędu trakcyjnego z silnikiem indukcyjnym. Do identyfikacji parametrycznej modelu matematycznego napędu elektrycznego zastosowano numeryczną metodę optymalizacji statycznej Box’a (metoda complex). W badaniach identyfikacyjnych zastosowano pobudzenie silnika pulsacją synchroniczną, pulsacją poślizgu oraz amplitudą napięcia stojana. Wpływ sygnału pobudzającego na wartości identyfikowanych parametrów przedstawiono na podstawie badań laboratoryjnych. Wykazano, że plan eksperymentu i zastosowany sygnał pobudzający w znacznym stopniu decydują o wynikach identyfikacji, czyli o dokładności opisu rzeczywistych zjawisk w silniku przez model matematyczny. Zmiany wartości identyfikowanych parametrów są więc spowodowane nie tylko zmianami wartości rzeczywistych parametrów silnika, ale także błędami identyfikacji. Badania laboratoryjne przeprowadzono z silnikiem o mocy 2,3 kW.
EN
The problem of mathematical modelling and parameter identification of traction drive system with ac motor was analysed. The numerical Box’s method of static optimisation has been applied in parametric identification of the motor parameters. In identification studies excitation signal in for of synchronous frequency, slip frequency and amplitude of the stator voltage were used. The influence of the excitation signal on identified parameter values was proved in laboratory tests. It has been shown that the plan of the experiment and the applied drive signal determine the results of the identification to a large extent, i.e. the accuracy of the description of real phenomena in the drive using a mathematical model. Changes in the value of identified parameters are caused not only by changes in the real value of the drive parameters, but also the identification errors. The experimental verification was carried out for the laboratory model of the inverter-fed ac motor drive (2,3 kW).
Praca przedstawia problem identyfikacji parametrycznej modelu matematycznego silnika synchronicznego ze wzbudzeniem od magnesów trwałych PMSM (ang. Permanent Magnet Synchronous Motor). Identyfikowane parametry modelu matematycznego silnika wyznaczono na podstawie minimalizacji przyjętego wskaźnika jakości, tj. błędu średniokwadratowego amplitudy prądu stojana oraz prędkości kątowej w oparciu o zastosowanie algorytmu hybrydowego. Algorytm hybrydowy stanowi połączenie algorytmu genetycznego (pierwszy etap procedury identyfikacji) i klasycznej metody optymalizacji statycznej Boxa (drugi etap procedury identyfikacji). Analizowano problem zbieżności i dokładności procesu identyfikacji oraz niezbędny nakład obliczeń. Tego typu połączenie zapewnia wykorzystanie zalet obu metod, a więc skuteczności algorytmu genetycznego w przeszukiwaniu znacznych przestrzeni jak również dobrej zbieżności metody klasycznej w otoczeniu punktu minimum globalnego.
EN
This paper presents parametric identification of permanent magnet synchronous motor mathematical model (PMSM). The identified parameters of mathematical model of motor was determined as the result of minimization of performance index, such as mean-square error of stator current and angular velocity with the use of hybrid algorithm. The hybrid algorithm is a combination of genetic algorithm (first stage of identification procedure) and classical static optimization Box's method (second stage of identification procedure). The optimization method with regard to convergence and accuracy of the parametric identification process and the time of numerical calculations was analyzed. Such approach allows to the use of quality of both methods, so global capabilities of the genetic algorithm and good convergence of the classical method in surroundings of the global minimum point.
Praca przedstawia problem identyfikacji parametrycznej modelu matematycznego silnika indukcyjnego z zastosowaniem wybranego algorytmu genetycznego. Identyfikowane parametry modelu matematycznego silnika wyznaczono w rezultacie minimalizacji wskaźnika jakości stanowiącego błąd średniokwadratowy prądu stojana silnika i jego modelu matematycznego. Analizowano wpływ liczby identyfikowanych parametrów oraz różnych sygnałów pobudzających na wyniki identyfikacji. W pracy wykorzystano model matematyczny silnika sformułowany w wirującym układzie współrzędnych zorientowany zgodnie z wektorem napięcia stojana. Badania eksperymentalne wykonano dla silnika indukcyjnego klatkowego o mocy 2,2 kW zasilanego z falownika napięcia. Procedurę identyfikacji uruchomiono dla populacji o rozmiarze 80 osobników. Ze względu na probabilistyczny charakter działania algorytmu genetycznego podano wartości średnie z dziesięciu niezależnie przeprowadzonych doświadczeń.
EN
This paper presents the problem of parametric identification of induction motor mathematical model with the use of the selected genetic algorithm. The identified parameters of induction motor mathematical model were determined as the result of minimization of performance index constituting mean-square error of stator current motor and mathematical model. The influence of the number of identified parameters and different excitation signals on the identification results were analyzed. In this work the induction motor mathematical model in the references frame, oriented according to the stator voltage vector were used. The experimental investigations were performed for induction motor 2,2 kW powered from voltage inverter. Identification procedure for population size of 80 individuals was started. Because of probabilistic character of genetic algorithm in investigations the average values obtained from ten independent experiments was given.
Analizowano problemy sterowania momentem i prędkością kątową silnika indukcyjnego z uwzględnieniem metod: skalarnej, bezpośredniego sterowania momentem i strumieniem (DTC) oraz polowo-zorientowanej (FOC). Celem analizy było porównanie wymienionych metod sterowania silnikiem pod kątem jego zastosowania do napędu trakcyjnego. W układach regulacji zastosowano klasyczny regulator typu PI. Badania laboratoryjne przeprowadzono w układzie napędowym z silnikiem o mocy 2,3 kW.
EN
The problems of torque and angular velocity control of induction motor using a scalar method, Direct Torque Control (DTC) method and Field-Oriented Control (FOC) method are considered in the paper. The purpose of analysis is the comparison above-mentioned motor control methods from the point of view of their application to the traction drive tasks. A conventional PI controller is used in the control systems. The experimental investigations have been carried out using the drive systems equipped with 2,3 kW motor.
The increasing demands for precision and efficiency in machining call for effective control strategies based on the identification of static and dynamic characteristics under operational conditions. The capability of a machining system is significantly determined by its static and dynamic stiffness. The aim of this paper is to introduce novel concepts and methods regarding identification and control of a machining system’s dynamics. After discussing the limitations in current methods and technologies of machining systems’ identification and control, the paper introduces a new paradigm for controlling the machining system dynamics based on design of controllable structural Joint Interface Modules, JIMs, whose interface characteristics can be tuned using embedded actuators. Results from the laboratory and industrial implementation demonstrate the effectiveness of the control strategy with a high degree of repeatability.
13
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
The paper discusses the parametric identification of a system model for the charge output accelerometer based on the simultaneous approximation of amplitude and phase characteristics. The mathematical relationships refer to three models: the mechanical, electrical and complete models, are discussed in detail. The numerical calculations include the parametric identification of the system model for the PCB357B73 accelerometer and determination of the uncertainties associated with the parameters of this model.
PL
Artykuł przedstawia parametryczną identyfikację modelu systemu dla akcelerometru z wyjściem ładunkowym opartą na równoczesnej aproksymacji charakterystyk amplitudowej i fazowej. Szczegółowo omówiono w nim matematyczne relacje dotyczące trzech modeli: mechanicznego, elektrycznego i sumarycznego. Obliczenia numeryczne obejmują parametryczną identyfikację modelu systemu akcelerometru PCB357B73 oraz wyznaczenie niepewności związanych z parametrami tego modelu.
In this paper, the MFC sensor and actuators are applied to suppress circular plate vibrations. It is assumed that the system to be regulated is unknown. The mathematical model of the plate was obtained on the base of registration of a system response on a fixed excitation. For the estimation of the system’s behaviour the ARX identification method was used to derive the linear model in the form of a transfer function of the order nine. The obtained model is then used to develop the linear feedback control algorithm for the cancellation of vibration by using the MFC star-shaped actuator (SIMO system). The MFC elements location is dealt with in this study with the use of a laser scanning vibrometer. The control schemes presented have the ability to compute the control effort and to apply it to the actuator within one sampling period. This control scheme is then illustrated through some numerical examples with simulations modelling the designed controller. The paper also describes the experimental results of the designed control system. Finally, the results obtained for the considered plate show that in the chosen frequency limit the designed structure of a closed-loop system with MFC elements provides a substantial vibration suppression.
Praca stanowi wprowadzenie w zagadnienie identyfikacji parametrycznej matematycznych modeli silników indukcyjnego oraz synchronicznego ze wzbudzeniem od magnesów trwałych - PMSM (ang. Permanent Magnet Synchronous Motor). Dokonano przeglądu wybranych metod identyfikacji, tj. numerycznych metod optymalizacji statycznej, algorytmów genetycznych oraz algorytmów hybrydowych. Oceniono przydatność ww. metod optymalizacji w problemach identyfikacji matematycznych modeli silników. W celu potwierdzenia skuteczności tych metod przeprowadzono identyfikację w warunkach off-line matematycznych modeli silników z zastosowaniem algorytmu genetycznego. W pracy wykorzystano matematyczne modele silników sformułowane w wirującym układzie współrzędnych zgodnie z wektorem napięcia stojana. Badania wykonano dla silnika indukcyjnego o mocy 2.2kW oraz silnika PMSM o mocy 3 kW.
EN
The work determines the introduction into the problem of the parametric identification of induction and permanent magnet synchronous motors mathematical models. The review of chosen methods of the identification, i.e. numerical static optimization methods, genetic algorithms and hybrid algorithms was performed. The usefulness of above-mentioned methods of the optimization in problems of the identification of motors mathematical models was evaluated. For the purpose of the confirmation of the efficiency of these methods the off-line identification of motors mathematical models with the use of the genetic algorithm was effected. In this work induction and PMSM motors mathematical models in the references frame, oriented according to the stator voltage vector were used. The investigations for induction motor 2.2 kW and PMSM motor 3 KW were performed.
In this paper we describe Bayesian inference-based approach to the solution of parametric identification problem in the context of updating of a finite element model of a structure. The proposed inverse solution is based on Monte Carlo filter and on the comparison of structure displacements extracted using digital image correlation method during a quasi-static loading and the corresponding displacements predicted by finite element method program. Our approach is applied to the problem of material model parameter identification of an aluminum laboratory-scale frame. The results are also verified by comparing the Monte Carlo filter-based solution with the analytical solution obtained using Kalman filter.
PL
Artykuł przedstawia zastosowanie podejścia opartego na wnioskowaniu bayesowskim do problemu identyfikacji parametrycznej w kontekście strojenia modelu MES konstrukcji. Proponowane rozwiązanie odwrotne opiera się na filtrze Monte Carlo oraz porównaniu przemieszczeń konstrukcji otrzymanych metodą korelacji obrazów cyfrowych podczas quasi statycznej próby obciążeniowej i odpowiadających im przemieszczeń przewidywanych przez program oparty na metodzie elementów skończonych. Nasze podejście zostało zastosowane do identyfikacji parametru modelu materiału aluminiowej ramki laboratoryjnej. Otrzymane wyniki porównano z wynikami otrzymanymi za pomocą filtru Kalmana.
This article investigates identification of aircraft aerodynamic derivatives. The identification is performed on the basis of the parameters stored by Flight Data Recorder. The problem is solved in time domain by Quad-M Method. Aircraft dynamics is described by a parametric model that is defined in Body-Fixed-Coordinate System. Identification of the aerodynamic derivatives is obtained by Maximum Likelihood Estimation. For finding cost function minimum, Lavenberg-Marquardt Algorithm is used. Additional effects due to process noise are included in the state-space representation. The impact of initial values on the solution is discussed. The presented method was implemented in Matlab R2009b environment.
PL
Artykuł zawiera informacje na temat identyfikacji pochodnych aerodynamicznych. Estymacja opiera się o parametry zapisywane przez Pokładowy Rejestrator Lotu. Zagadnienie jest rozważane w dziedzinie czasu przy użyciu podejścia Quad-M. Do opisu dynamiki samolotu wykorzystano model parametryczny zdefiniowany w układzie sztywno związanym z samolotem. Do identyfikacji wykorzystano Metodę Największej Wiarygodności. Do znalezienia minimum funkcji celu użyto algorytm Levenberga-Marquardta. W modelu uwzględniono wpływ dodatkowych czynników reprezentowany przez szum przetwarzania. Omówiono wpływ wartości początkowych na rozwiązanie. Prezentowane wyniki uzyskano w środowisku Matlab R2009b.
W pracy przedstawiono wyniki analizy regulacji położenia w układzie elektrohydraulicznym, ze sprężystym połączeniem masy z tłoczyskiem siłownika. Specyfiką układów o niesztywnym połączeniu masy obciążenia jest występowanie słabo tłumionego stanu nieustalonego. Analizowano dynamikę procesu regulacji położenia masy w warunkach jej sztywnego i niesztywnego połączenia z tłoczyskiem siłownika. W analizie uwzględniono układy regulacji położenia z klasycznymi algorytmami regulatorów. Zamieszczono modele matematyczne, wyniki identyfikacji parametrycznej oraz analizę procesu regulacji położenia masy.
EN
The problems of mathematical modelling, parametric identification and control of electrohydraulic position system with elastic connection of piston rod and load mass were analysed. Linear mathematical models of the input-output type of the electrohydraulic system are presented. For identification of mathematical model parameters a numerical static optimisation method was used. The structure of control systems for damping mass vibration with conventional PID type were taken into consideration.
19
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Analizowano problem modelowania matematycznego i identyfikacji parametrycznej silników ze wzbudzeniem od magnesów trwałych, tj. silnika bezszczotkowego prądu stałego z komutatorem elektronicznym (BLDC) oraz silnika synchronicznego (PMSM). Silniki zasilano z falownika napięcia. Do identyfikacji parametrycznej modeli matematycznych silników zastosowano numeryczną metodę optymalizacji statycznej Box’a (metoda complex). Badania laboratoryjne przeprowadzono w układzie napędowym z silnikami o mocy 3 kW.
EN
The problem of mathematical modelling and parametric identification of brushless dc (BLDC) and permanent magnet synchronous (PMSM) motors was analysed. Identified parameters were determined on the base of the appropriate measurements of the motor quantities in transient and steady state. The numerical Box’s method of static optimisation has been applied in parametric identification of the motor mathematical models (complex method). The experimental verification was carried out for the laboratory model of the inverter-fed motor drives (3 kW).
W artykule przedstawiony został opis procesu identyfikacji parametrycznej modelu agregatu rolniczego ciągnik - przyczepa. Jako model wyjściowy wybrano płaski model, który jest rozwinięciem znanego w literaturze dwukołowego modelu (tzw. model rowerowy). Jako metodę identyfikacji zastosowano minimalizację funkcji strat, zależnej od różnicy między wartościami otrzymanymi z obliczeń symulacyjnych i z eksperymentu identyfikacyjnego. W skrócie opisano przeprowadzony eksperyment identyfikacyjny. Przedstawiono zagadnienie doboru algorytmu optymalizacyjnego oraz zagadnienie identyfikacji obciążeń działających na pojazd w czasie ruchu. Zaprezentowano również przykładowe wyniki identyfikacji.
EN
The article presents description of parametric identification process of agricultural unit model. It is a 2D (flat) model based on the so-called bicycle models that are often referenced in the literature. The minimization of loss function is used as identification method. The function depends on difference between results obtained by simulation and by identification experiment. The identification test was described in short. Problem of optimization algorithm selection and the problem of identification of loads acting on the vehicle while in motion were presented. Some results of identification were also presented.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.