為了在缺乏激勵(lì)信號先驗(yàn)知識的情況下實(shí)現(xiàn)熱電偶動(dòng)態(tài)性能的精確評估,提出一種由3只不同偶絲直徑熱電偶組成的級聯(lián)式溫度測試系統(tǒng)的時(shí)間常數(shù)評估方法。該方法基于總體最小二乘Tikhonov正則化算法對熱電偶級聯(lián)系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行辨識及時(shí)間常數(shù)解算。對于熱電偶偶絲直徑較為接近的測試系統(tǒng),基于奇異值分解進(jìn)行正則化方法優(yōu)化,可以避免熱電偶信息矩陣共線性造成的時(shí)間常數(shù)病態(tài)估計(jì),有效拓展了該方法的適用性。通過數(shù)值仿真進(jìn)行了理論驗(yàn)證,并在一種氣體溫度動(dòng)態(tài)校準(zhǔn)裝置中進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,結(jié)果表明奇異值分解正則化時(shí)間常數(shù)估計(jì)方法相比總體最小二乘Tikhonov正則化算法和普通最小二乘算法,辨識精度分別至少提高了75%和3.5倍,證明了該方法的有效性。 

【文章來源】：儀器儀表學(xué)報(bào). 2020,41(11)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

階躍激勵(lì)信號噪聲水平K%與時(shí)間常數(shù)誤差的關(guān)系

圖2 正弦激勵(lì)信號條件下 Δ Τ ^ m3 (k) 與 e ^ (k)之間的關(guān)系圖2、3可以看出:在正弦和階躍激勵(lì)信號條件下,時(shí)間常數(shù)的殘差均在±3×10-3范圍內(nèi),具有較高的辨識精度。為了進(jìn)一步對TLS-Tikhonov算法性能進(jìn)行評估,將普通最小二乘法(least squares, LS)估計(jì)與TLS-Tikhonov算法估計(jì)隨噪聲水平的變化情況分別在正弦與階躍激勵(lì)信號條件下進(jìn)行比較,如圖4所示。

圖2、3可以看出:在正弦和階躍激勵(lì)信號條件下,時(shí)間常數(shù)的殘差均在±3×10-3范圍內(nèi),具有較高的辨識精度。為了進(jìn)一步對TLS-Tikhonov算法性能進(jìn)行評估,將普通最小二乘法(least squares, LS)估計(jì)與TLS-Tikhonov算法估計(jì)隨噪聲水平的變化情況分別在正弦與階躍激勵(lì)信號條件下進(jìn)行比較,如圖4所示。圖5 階躍激勵(lì)信號噪聲水平K%與時(shí)間常數(shù)誤差的關(guān)系

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3121246