【摘 要】
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针对并联式六维加速度传感器的强非线性耦合特性,从解耦方程出发,构建了一种能够适应不确定性扰动的参数辨识模型。通过输入项的坐标反变换,得到了输入、输出项在载体系内的
【机 构】
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南京林业大学机械电子工程学院,江苏省精密与微细制造技术重点实验室,南京林业大学汽车与交通工程学院,南京航空航天大学机电学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51405237),江苏省精密与微细制造技术重点实验室开放基金资助项目,南京林业大学高学历人才基金资助项目(GXL2014045),江苏省高等学校大学生创新创业训练计划项目(201710298012Z).
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针对并联式六维加速度传感器的强非线性耦合特性,从解耦方程出发,构建了一种能够适应不确定性扰动的参数辨识模型。通过输入项的坐标反变换,得到了输入、输出项在载体系内的线性映射,据此提炼出13个参数项。定义并计算参数项对输入项的影响系数矩阵,确定了两者之间的敏感性以及参数项的优化依据。通过参数分离和运动分解,构造了3个稳定的辨识方程,据此提出一种参数辨识算法。运用算子范数理论剖析辨识方程自身的性态,揭示出,影响辨识误差的关键要素为输入矩阵的条件数,故理论上存在最优输入项。辨识结果与仿真数据吻合得较好,表现为,当
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