傳遞函數(shù)作為數(shù)學(xué)模型的一種,對于各種設(shè)備系統(tǒng)控制器的設(shè)計(jì)具有指導(dǎo)性作用。當(dāng)前隨著現(xiàn)代電子信息技術(shù)的高速發(fā)展,伺服控制技術(shù)進(jìn)入全數(shù)字化時(shí)代。不論是工業(yè)設(shè)備,還是各式各樣出現(xiàn)在我們生活中的實(shí)用機(jī)器,要實(shí)現(xiàn)更高的控制性能和更好的智能化,都對系統(tǒng)自動控制器提出了更高的要求。而獲得系統(tǒng)傳遞函數(shù)的前提是進(jìn)行系統(tǒng)傳遞函數(shù)的辨識。所謂傳遞函數(shù)的辨識就是通過實(shí)際測量的采樣數(shù)據(jù),運(yùn)用一系列數(shù)學(xué)方法確定系統(tǒng)傳遞函數(shù)模型參數(shù)的過程Levy辨識算法是由Eykhoff針對頻率響應(yīng)提出的辨識高階系統(tǒng)的傳遞函數(shù)的一種辨識算法,是一種根據(jù)數(shù)據(jù)序列的頻率特性來直接擬合系統(tǒng)傳遞函數(shù)參數(shù)的解析算法。其算法的原理是通過實(shí)際測試數(shù)據(jù)和極小化模型之間的誤差準(zhǔn)則函數(shù)來確定系統(tǒng)模型的傳遞參數(shù)。本文介紹了伺服控制技術(shù)的相關(guān)背景知識,結(jié)合Levy辨識算法的原理及數(shù)學(xué)模型推導(dǎo),詳細(xì)闡述了 Levy傳遞函數(shù)辨識算法的硬件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),完成了矩陣元素生成、矩陣擴(kuò)展、矩陣LU分解、LU矩陣存儲、三角矩陣求逆、矩陣轉(zhuǎn)置、矩陣乘和矩陣向量乘八個(gè)模塊的設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)傳遞函數(shù)的辨識,最后得到系統(tǒng)傳遞函數(shù)的系數(shù)向量。采用Matlab和Vivado聯(lián)合仿真證明了本設(shè)...

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１單位脈沖響應(yīng)??

接下來我們需要通過實(shí)驗(yàn)的方法獲得采樣數(shù)據(jù)。我們收集多組脈沖響應(yīng)觀測??數(shù)據(jù)（ｔ／ｃ，ｙ（ｔｆｃ）），ｋ＝ｌ，２，…，Ｌ。選擇／＾和＾兩個(gè)時(shí)亥ＩＪ的觀測數(shù)據(jù)（ｔｈｙＣｔｉ））和??（ｔ２，ｙ（ｔ２））來確定參數(shù)Ｋ和Ｔ，見圖２－１。??將這兩個(gè)時(shí)刻的采樣數(shù)據(jù)代入式（１）可以得到兩個(gè)方....

圖２－２?Ｌｅｖｙ算法流程圖??（１）矩陣元素生成：是整個(gè)Ｌｅｖｙ算法硬件實(shí)現(xiàn)計(jì)算流程的第一步，目的在于生??１３??

文?Ｌｅｖｙ系統(tǒng)傳遞函Ｎ?Ｎ??５／?＝?Ｚ?？?＂ｙ?＝?Ｚ?〇；２?＋?仏２）??ｉ＝ｌ?ｉ＝ｌ??，傳遞函數(shù)的系數(shù)就可以通過以下公式求解Ｎ?＝?Ｍ＂１?＊?Ｖ程圖??推導(dǎo)的Ｌｅｖｙ算法原理，在硬件上實(shí)現(xiàn)Ｌｅｖｙ驟包括：??

圖３－１?Ｌｅｖｙ算法硬件實(shí)現(xiàn)總體架構(gòu)圖??

３．１頂層模塊設(shè)計(jì)??３．１．１?Ｌｅｖｙ算法總體架構(gòu)設(shè)計(jì)??Ｌｅｖｙ算法硬件實(shí)現(xiàn)的總體架構(gòu)如圖３－１所示。其主體包括總控制器，可重構(gòu)??計(jì)算陣列，存儲單元。??丨，存儲單元丨丨！?，漏ｙｎ?！?「聰冊算陣列］??！?ｂａｎｋＱ?｜?＇????Ｉ?丨?除綠?１１??｜?ｂａｎＫ１....

圖３－２主控制器狀態(tài)機(jī)??

?＾?？獨(dú)ＩＰ矩陣??圖３－２主控制器狀態(tài)機(jī)??如圖３－２所示是Ｌｅｖｙ算法硬件實(shí)現(xiàn)的主控制器狀態(tài)機(jī)，各狀態(tài)所表示的意??義簡介如下：??ｐａｒａｍｅｔｅｒ?ＩＤＬＥ?：?ｉｄｌｅ狀態(tài)，遇到ｓｔａｒｔ信號拉高后，跳轉(zhuǎn)到ｓｔａｒｔ??狀態(tài)??ｐａｒａｍｅｔｅｒ?ＳＴＡＲＴ?：第一‘....

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