數據採樣方法與系統及其在參數辨識中的應用方法與系統的製作方法
2023-07-13 22:24:11 1
專利名稱：數據採樣方法與系統及其在參數辨識中的應用方法與系統的製作方法
技術領域：
本發明涉及計算機應用技術，尤其是採樣、參數辨識和數字控制技術。
背景技術：
將模擬量轉換為數字量的過程，稱之為採樣，早在1924年Nyquist就給出了採樣頻率的下限fsl=2 · f。，即奈奎斯特採樣定理；但是在模擬控制器下穩定的系統，經過採樣後成為數字控制系統，儘管遵循了採樣定理，反而系統不再穩定；利用採樣數據進行參數辨識也鮮有成功。面對不成功的情況，按照採樣定理，通常認為採樣頻率越快越好，技術人員往往會選擇加快採樣頻率，但是，實際情況證明，採樣頻率再怎麼快，也不能解決問題。於是，數字 控制和參數辨識需要進行不斷修改、調試、再修改、再調試的不斷反覆摸索。
發明內容
本發明的目的就是要解決上述問題，由穩定的模擬控制器進行數字採樣後轉換為數字控制器後仍然穩定並特性相當，並且依據採樣數據能夠辨識出準確的參數。發明人經過長達三十年的悉心研究，通過反覆試驗總結、再到理論推導分析，發現上述問題的原因不是辨識算法、數字控制方法造成的，而是採樣數據造成的；採樣數據問題不是採樣太慢造成的，而是採樣太快造成的；採樣頻率並不是像本領域技術人員通常認為的那樣越快越好，而是存在一個採樣頻率上限fsh，採樣頻率超過上限是造成採樣數據誤差較大、數字控制失穩、和參數辨識失敗的根源所在。本發明提出一種數據採樣方法，包括以下步驟SI、對物理量的電信號y進行模擬低通濾波，得到濾波後的電信號；S2、對濾波後的電信號按照採樣頻率fs進行採樣，所述採樣頻率fs滿足奈奎斯特定理，即fs>fsl ;S3、輸出採樣序列Y ；其中，所述步驟S2的採樣頻率fs還滿足fs< fsh= ζ max/ ε ;其中ε為採樣系統的Z域誤差，ζ ■為S域的最大誤差。其中，所述採樣系統的Z域誤差ε ^ δ，所述δ為採樣系統的截斷誤差；所述採樣系統的截斷誤差δ與Sad。和有關，Sad。為模數轉換器的解析度的一半，為數值在計算機中表示位數的截斷誤差。進一步的，所述採樣系統的Z域誤差ε = ka · δ，所述ka為大於I的保險係數，其取值由採樣時的隨機幹擾水平、數值在採樣系統中的運算誤差或其組合決定。其中，所述S域的最大誤差，是由具體應用決定的S域可以接受的最大誤差，例如，由應用系統S域零極點的可接受誤差決定的，或者由應用系統時域微分方程可以接受的的最大誤差對應確定的ζ_。為了縮小體積、降低成本，實際應用中採樣頻率往往較高，不滿足採樣頻率的上限fsh，因此本發明還提出了第二種數據採樣方法，其包括以下步驟SI、對物理量的電信號y以滿足奈奎斯特定理的採樣頻率進行採樣，得到採樣序列Yl ；S2、對採樣序列Yl進行數字低通濾波，得到濾波後的採樣序列Y2 ；S3、對濾波後的採樣序列Y2進行重抽樣，得到採樣序列Y ;所述重抽樣的頻率為 ，所述fsh= ζ max/ ε ;其中ε為採樣系統的Z域誤差，ζ max為S域的最大誤差；S4、輸出採樣序列Y。進一步的，所述低通濾波的截止頻率為f。，所述f。( O. 5 Xfrs,以防止重抽樣時產生混頻。 經過重抽樣後，由於重抽樣的頻率fre能夠滿足小於採樣頻率的上限fsh，所以能夠將S域的誤差降低到預先設定的範圍內。實際應用有中可能出現fsh〈fsl的矛盾，導致無法按照第一種方法的fsl〈fs ( fsh選取採樣頻率，通過上述第二種數據採樣方法，即經過低通濾波和重抽樣的方法能夠解決該矛盾。由於在所有的極點{pH}和零點{pj中，主極點Pnn和主零點Pm起主導作用，頻率越高的極點或零點作用越小，所以，當發生fsh〈fsl的矛盾時，通過所述低通濾波濾除高頻極點和零點、重抽樣降低採樣頻率，不僅能夠解決所述矛盾，還能夠保證主極點P 和主零點Pm的精度，其中主極點或主零點是S域上靠近原點的極點或零點。本發明還提出了一種數據採樣系統，其包括採樣單元，用於對物理量的電信號y以滿足奈奎斯特定理的採樣頻率進行採樣，得到採樣序列Yi ；低通濾波器，用於對採樣序列Yl進行數字低通濾波，得到濾波後的採樣序列Y2 ；重抽樣單元，用於對濾波後的採樣序列Y2進行重抽樣，得到採樣序列Y ;所述重抽樣的頻率為fre，所述f；s<fsh= ζ_/ε ;其中ε為採樣系統的Z域誤差，為S域的最大誤差；進一步的，所述低通濾波器的截止頻率為f。，所述f。( O. 5 Xfrs,以防止重抽樣時產生混頻。本發明通過重抽樣降低採樣頻率，重抽樣的頻率^fsh= ζ _/ ε，從而大大降低了因數字採樣和數字系統中的截斷誤差給時域、S域造成更大的誤差，使S域和時域的誤差滿足應用要求。數字採樣要麼用於測量，要麼用於辨識參數或數字控制。參數包括靜態參數和動態參數，靜態參數即系統方程的係數，動態參數即系統微分方程的係數。對於電力系統，靜態參數是指潮流方程的導納矩陣，即變壓器、導線、發電機等元件的電阻、電抗和電納，動態參數是指勵磁時間常數、調速時間常數、轉子時間常數等。為了更好地理解所述採樣方法的實用性，本發明給出所述採樣方法及系統在參數辨識方面的應用。一種採用上述兩種數據採樣方法的參數辨識方法，其特徵在於還包括步驟S5，包括根據採樣序列Y進行動態參數辨識步驟S51和/或靜態參數辨識步驟S52。其中，所述動態參數辨識的步驟S51包括，根據採樣序列Y，採用自適應控制中的辨識方法辨識ARMAX模型的階數和參數的步驟S511、或參考模型法辨識參數的步驟S512、或卡爾曼濾波器辨識參數的步驟S513。
其中，所述靜態參數辨識步驟S52包括，對採樣序列Y先計算穩態值的步驟S521，再根據穩態值採用參數估計法、相關係數法、線性回歸法、可線性化的線性回歸法、或最小二乘法辨識靜態參數的步驟S522 ;所述計算穩態值步驟S521包括S5211 、依據採樣序列Y，判斷當前採樣值處於穩態過程還是暫態過程；S5212、當判定當前採樣值處於穩態過程，根據採樣序列Y計算平均值作為穩態值；S5213、當判定當前採樣值處於暫態過程，根據採樣序列Y計算強迫分量作為穩態值。其中，所述步驟S5211，依據t分布或其簡化、或濾波器輸出結果判斷當前採樣值處於穩態過程或暫態過程；所述濾波器為卡爾曼濾波器或α β Y濾波器。例如，對採樣序列Y進行卡爾曼濾波或α β Y濾波，得到狀態變量的各分量；再判斷狀態變量的各分量是否超出對應的設定值；若有一個分量或幾個分量超出設定值，則判斷當前採樣值處於暫態過程；否則，均未超出，則判斷當前採樣值處於穩態過程。所述卡爾曼濾波器至少為I階，或更高階，例如2階、3階等，本發明不做限定。其中，所述步驟S5213，按照以下步驟計算強迫分量S52131、根據採樣序列Y計算y的n+1階導數，n=0, I,…，直到滿足W，從而確定η,其中ε為接近於O的常數；S52132、做變量替換
權利要求
1.一種數據採樣方法，包括以下步驟 51、對物理量的電信號y進行模擬低通濾波，得到濾波後的電信號； 52、對濾波後的電信號按照採樣頻率fs進行採樣，所述採樣頻率fs滿足奈奎斯特定理，即 fs>fsl ； 53、輸出採樣序列Y； 其特徵在於所述步驟S2的採樣頻率fs滿足fs Sfsh= ζ mJ ε ;其中ε為採樣系統的Z域誤差，ζ _為S域的最大誤差。
2.一種數據採樣方法，包括以下步驟 51、對物理量的電信號y以滿足奈奎斯特定理的採樣頻率進行採樣，得到採樣序列Yl； 其特徵在於還包括以下步驟 52、對採樣序列Yl進行數字低通濾波，得到濾波後的採樣序列Y2； 53、對濾波後的採樣序列Y2進行重抽樣，得到採樣序列Y;所述重抽樣的頻率為f；s，所述f；s<fsh= ;其中ε為採樣系統的Z域誤差，為S域的最大誤差； 54、輸出採樣序列Y。
3.如權利要求2所述的數據採樣方法，其特徵在於所述數字低通濾波的截止頻率為fc，所述 fc ^ O. 5Xfrs0
4.如權利要求I或2所述的數據採樣方法，其特徵在於所述採樣系統的Z域誤差ε ^ S，所述S為採樣系統的截斷誤差。
5.如權利要求4所述的數據採樣方法，其特徵在於所述採樣系統的截斷誤差δ與Sad。和有關，其中Sad。為模數轉換器解析度的一半，為數值在計算機中表示位數的截斷誤差。
6.如權利要求4所述的數據採樣方法，其特徵在於所述採樣系統的Z域誤差ε =ka · δ，所述ka為大於I的保險係數，其取值由採樣時的隨機幹擾水平、數值在採樣系統中的運算誤差或其組合決定。
7.如權利要求I或2所述的數據採樣方法，其特徵在於所述S域的最大誤差ζ_由具體應用決定，包括由應用系統S域零極點的可接受誤差決定的ζ _，或者由應用系統時域微分方程可接受的的最大誤差σ_對應確定的ζ_。
8.一種數據採樣系統，其特徵在於包括 採樣單元，用於對物理量的電信號I以滿足奈奎斯特定理的採樣頻率進行採樣，得到採樣序列Yl ;其特徵在於還包括 低通濾波器，用於對採樣序列Yl進行數字低通濾波，得到濾波後的採樣序列Υ2 ； 重抽樣單元，用於對濾波後的採樣序列Υ2進行重抽樣，得到採樣序列Y ;所述重抽樣的頻率為，所述fsh= 眶";其中ε為採樣系統的Z域誤差，為S域的最大誤差。
9.如權利要求8所述的數據採樣系統，其特徵在於所述低數字通濾波器的截止頻率為 f。，所述 fc ( O. 5 Xfrs0
10.一種採用如權利要求I或2所述的數據採樣方法的參數辨識方法，其特徵在於還包括步驟S5，包括根據採樣序列Y進行動態參數辨識的步驟S51和/或靜態參數辨識的步驟S52。
11.如權利要求10所述的參數辨識方法，其特徵在於所述動態參數辨識的步驟S51包括，根據採樣序列Y，採用自適應控制中的辨識方法辨識ARMAX模型的階數和參數的步驟S511、或參考模型法辨識參數的步驟S512、或卡爾曼濾波器辨識參數的步驟S513。
12.如權利要求10所述的參數辨識方法，其特徵在於所述靜態參數辨識步驟S52包括，對採樣序列Y先計算穩態值的步驟S521，再根據穩態值採用參數估計法、相關係數法、線性回歸法、可線性化的線性回歸法、或最小二乘法辨識靜態參數的步驟S522 ;所述計算穩態值的步驟S521包括 55211、依據採樣序列Y判斷當前採樣值處於穩態過程還是暫態過程； 55212、當判定當前採樣值處於穩態過程，根據採樣序列Y計算平均值作為穩態值； 55213、當判定當前採樣值處於暫態過程，根據採樣序列Y計算強迫分量作為穩態值。
13.如權利要求12所述的參數辨識方法，其特徵在於所述步驟S5211，依據t分布或其簡化、或濾波器輸出結果判斷當前採樣值處於穩態過程或暫態過程；所述濾波器為卡爾曼濾波器或α β Y濾波器。
14.如權利要求12所述的參數辨識方法，其特徵在於所述步驟S5213，按照以下步驟計算強迫分量 S52131、根據採樣序列Y計算y的n+1階導數，n=0, I, ···,直到滿足化+ι ~ε，從而確定η,其中ε為接近於O的常數； S52132、做變量替換
15.如權利要求14所述的參數辨識方法，其特徵在於所述步驟S52135，按照公式
16.一種包括如權利要求8所述的數據採樣系統的參數辨識系統，其特徵在於還包括參數辨識單元，用於根據採樣序列Y進行動態參數辨識和/或靜態參數辨識。
17.如權利要求16所述的參數辨識系統,其特徵在於所述參數辨識單元為動態參數辨識單元，用於根據採樣序列Y，採用自適應控制中的辨識方法辨識ARMAX模型的階數和參數、或參考模型法辨識參數、或卡爾曼濾波器辨識參數。
18.如權利要求16所述的參數辨識系統,其特徵在於所述參數辨識單元為靜態參數辨識單元,包括 穩態值計算單元，用於根據採樣序列Y計算穩態值； 靜態參數估計單元，用於根據穩態值，採用參數估計法、相關係數法、線性回歸法、可線性化的線性回歸法、或最小二乘法估計靜態參數。
19.如權利要求18所述的參數辨識系統，其特徵在於所述穩態值計算單元包括判斷單元，根據採樣序列Y，依據t分布或其簡化、或濾波器輸出結果判斷當前採樣值處於穩態過程或暫態過程；所述濾波器為卡爾曼濾波器或α β Y濾波器； 計算穩態單元Α，用於當判定當前採樣值處於穩態過程時，根據採樣序列Y計算平均值作為穩態值； 計算穩態單元B，用於當判定當前採樣值處於暫態過程時，根據採樣序列Y計算強迫分量作為穩態值。
20.如權利要求19所述的參數辨識系統，其特徵在於計算穩態單元B包括 求導單元，用於根據採樣序列Y計算y的n+1階導數，n=0，1，…，直到滿足
全文摘要
本發明涉及一種數據採樣方法對物理量按照採樣頻率fs≤fsh進行採樣，fsh＝ζmax/ε為採樣頻率上限；以及一種數據採樣方法及系統對物理量以滿足奈奎斯特定理的採樣頻率進行採樣，對得到的採樣序列先進行低通濾波，再進行重抽樣，重抽樣的頻率fs≤ζmax/ε；其中ε為採樣系統的Z域誤差，ζmax為S域的最大誤差。本發明還涉及一種先採用上述數據採樣方法及系統得到採樣數據，再利用採樣數據進行動態和/或靜態參數辨識的參數辨識方法及系統。本發明的數據採樣方法及系統，以及參數辨識方法及系統，解決了採樣數據誤差較大、數字控制失穩、和參數辨識失敗的技術難題。
文檔編號H03M1/54GK102946253SQ20121040853
公開日2013年2月27日 申請日期2012年10月23日 優先權日2012年10月23日
發明者郝玉山 申請人:保定市三川電氣有限責任公司