Nemlineáris rendszerek identifikációja gyakorlati megközelítésben

OData támogatás
Konzulens:
Dr. Sujbert László
Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

Egy lineáris, dinamikus rendszer identifikálásához és irányításához bőséges eszköztár áll rendelkezésre, mivel az elmúlt évtizedekben a lineáris modellalkotás területét alaposan feltérképezték. A legtöbb probléma hatékonyan megoldható az általánosan ismert módszerekkel, melyek általában az impulzusválasz meghatározására vezethetők vissza.

A valóságban azonban a rendszerek többsége -- legalább kis mértékben nemlineáris. Az alkalmazás megengedheti a torzítás elhanyagolását, bár ekkor egyedül a munkapont kis környezete biztosítja a lineárishoz közeli kapcsolatot a be- és kimeneti jel között. A nemlinearitást azonban figyelembe kell venni akkor, amikor azt a precizitás, vagy a nemlinearitás mértéke megköveteli. Ilyen alkalmazási területet jelenthetnek a diódák, nagyteljesítményű erősítők és különféle szenzorok is.

Nemlineáris rendszerek modellezésére és irányítására azonban nincs egyetlen jól bevált technika. A dolgozat célja, hogy olyan megoldásokat mutasson be, melyekkel egy gyengén nemlineáris, dinamikus rendszert linearizálni lehet, vagyis meghatározni annak inverzét és így minimalizálni a be- és kimeneti jel közötti torzítást.

A dolgozat összefoglalja a releváns szakirodalomban fellelhető módszereket, tárgyalja a fontosabb algoritmusokat, linearizáló struktúrákat és nemlineáris karakterisztikákat. Külön figyelem irányul két modellre – a kernel alapú Volterra-, és a blokk-alapú Hammerstein-modellre. A dolgozat MATLAB szimulációk és egy valós alkalmazás, egy Brüel & Kjær Mini-Shaker 4810 shaker segítségével vizsgálja a gyengén nemlineáris rendszerek modellezését és irányításának lehetőségeit – esetenként külön kitérve annak kihívásaira, hogyan lehet a gyakorlati életbe hatékonyan átültetni a technikákat.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.