ISSN 0021-3454 (печатная версия)
ISSN 2500-0381 (онлайн версия)
Меню

2
Содержание
том 67 / Февраль, 2024
СТАТЬЯ

DOI 10.17586/0021-3454-2020-63-6-507-514

УДК 681.51

Оценивание параметров синусоидального сигнала со степенной функцией частоты

Коротина М. М.
Университет ИТМО, Санкт-Петербург, 197101, Российская Федерация; инженер


Арановский С. В.
Университет ИТМО, Санкт-Петербург, 197101, Россия; доцент


Бобцов А. А.
Университет ИТМО, Санкт-Петербург, 197101, Российская Федерация; директор мегафакультета, профессор факультета систем управления и робототехники, руководитель Международного научного центра «Нелинейные и адаптивные системы управления»


Читать статью полностью 

Аннотация. Рассмотрена задача оценивания параметров синусоидального сигнала, частота которого изменятся как полиномиальная функция времени. Для решения этой задачи предложена параметризация, позволяющая сформировать уравнения линейной регрессии относительно неизвестных параметров. Оценки формируются с использованием метода динамического расширения регрессора, обеспечивающего монотонность переходных процессов. Работоспособность предложенного подхода проиллюстрирована результатами численного моделирования.
Ключевые слова: синусоидальный сигнал, идентификация, нестационарные параметры, метод динамического расширения регрессора, градиентный алгоритм, регрессионная модель

Список литературы:
  1.   Chen X. and Tomizuka M. A.Minimum Parameter Adaptive Approach for Rejecting Multiple NarrowBand Disturbances with Application to Hard Disk Drives // IEEE Trans. Control Syst. Technol. 2012. Vol. 20, N 2. P. 408—415.
  2. Veremey E. and Sotnikova M.Optimal Filtering Correction for Marine Dynamical Positioning Control System // J. Mar. Sci. Appl. 2016. Vol. 15, N 4. P. 452—462.
  3. Alcorta-Garcia E., Zolghadri A., and Goupil P.A Nonlinear Observer-Based Strategy for Aircraft Oscillatory Failure Detection: A380 Case Study // IEEE Trans. Aerospace Electron. Syst. 2011. Vol. 47, N 4. P. 2792—2806.
  4. Landau I., Alma M., Constantinescu A., Martinez J., and No-e M.Adaptive Regulation-Rejection of Unknown Multiple Narrow Band Disturbances (A Review on Algorithms and Applications) // Control Eng. Practice. 2011. Vol. 19, N 10. P. 1168—1181.
  5. Ван Цзянь, Арановский С. В., Бобцов А. А., Пыркин А. А. Компенсация мультисинусоидального возмущения на основе параметризации Юлы–Кучеры // Автоматика и телемеханика. 2017. № 9. С. 19—33.
  6. Aranovskiy S. V. et al. Adaptive filters cascade applied to a frequency identification improvement problem // Intern. Journal of Adaptive Control and Signal Processing. 2016. Vol. 30, N 5. Р. 677—689.
  7. Арановский С. В., Бобцов А. А., Пыркин А. А. Идентификация линейно меняющейся частоты синусоидального сигнала // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2012. № 1 (77). С. 28—32.
  8. Васильев В. Н., Томасов В. С., Шаргородский В. А., Садовников М. А. Состояние и перспективы развития прецизионных электроприводов комплексов высокоточных наблюдений // Изв. вузов. Приборостроение. 2008. Т. 51, № 6. С. 5—12.
  9. Erm T., Sandrock S.Adaptive correction of periodic errors improves telescope performance // Proc. American Control Conference. Portland, USA, 2005. Vol. 6. Р. 3776—3777. DOI: 10.1109/acc.20.
  10. Tuan L. V., Bobtsov A., and Pyrkin A.New algorithm for identification of non-stationary parameters for a linear regression model // Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics. 2017. Vol. 17, N 5. Р. 952—955.
  11. Aranovskiy S. et al. Parameters estimation via dynamic regressor extension and mixing // 2016 IEEE American Control Conference (ACC). 2016. Р. 6971—6976.
  12. Aranovskiy S., Bobtsov A., Ortega R., and Pyrkin A. Performance Enhancement of Parameter Estimators via Dynamic Regressor Extension and Mixing // IEEE Transactions on Automatic Control. 2017. Vol. 62, N 7. P. 3546—3550.
  13. Ortega R. et al. On dynamic regressor extension and mixing parameter estimators: Two Luenberger observers interpretations // Automatica. 2018. Vol. 95. Р. 548—551.
  14. Pyrkin A. et al. Identification of photovoltaic arrays' maximum power extraction point via dynamic regressor extension and mixing // Intern. Journal of Adaptive Control and Signal Processing. 2017. Vol. 31, N 9. Р. 1337—1349.
  15. Korotina M., Aranovskiy S., Ushirobira R., Vedyakov A.On parameter tuning and convergence properties of the DREM procedure // 2020 European Control Conference (ECC). 2020. Р. 53—58.