WO2015118737A1 - システム同定装置 - Google Patents

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WO2015118737A1
WO2015118737A1 PCT/JP2014/079339 JP2014079339W WO2015118737A1 WO 2015118737 A1 WO2015118737 A1 WO 2015118737A1 JP 2014079339 W JP2014079339 W JP 2014079339W WO 2015118737 A1 WO2015118737 A1 WO 2015118737A1
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matrix
unit
output
value
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光伯 齊藤
百合夏 金井
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三菱電機株式会社
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    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F7/00Methods or arrangements for processing data by operating upon the order or content of the data handled
    • G06F7/38Methods or arrangements for performing computations using exclusively denominational number representation, e.g. using binary, ternary, decimal representation
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/04Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
    • G05B13/042Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators in which a parameter or coefficient is automatically adjusted to optimise the performance
    • G05B13/044Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators in which a parameter or coefficient is automatically adjusted to optimise the performance not using a perturbation signal
    • HELECTRICITY
    • H03ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03MCODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
    • H03M13/00Coding, decoding or code conversion, for error detection or error correction; Coding theory basic assumptions; Coding bounds; Error probability evaluation methods; Channel models; Simulation or testing of codes
    • H03M13/29Coding, decoding or code conversion, for error detection or error correction; Coding theory basic assumptions; Coding bounds; Error probability evaluation methods; Channel models; Simulation or testing of codes combining two or more codes or code structures, e.g. product codes, generalised product codes, concatenated codes, inner and outer codes
    • HELECTRICITY
    • H03ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03MCODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
    • H03M13/00Coding, decoding or code conversion, for error detection or error correction; Coding theory basic assumptions; Coding bounds; Error probability evaluation methods; Channel models; Simulation or testing of codes
    • H03M13/61Aspects and characteristics of methods and arrangements for error correction or error detection, not provided for otherwise
    • H03M13/611Specific encoding aspects, e.g. encoding by means of decoding

Definitions

  • the present invention relates to a system identification device.
  • Non-Patent Document 1 discloses an apparatus based on the Ho-Kalman method. In this method, from G 0 based on the impulse response (G 0 , G 1 , G 2 ,...) Of a dynamic system described by a linear discrete time system (A d , B d , C d , D d ). A direct term D d of the system is determined, and a block Hankel matrix H kl is generated from G 1 , G 2 ,.
  • Patent Document 1 discloses a plant modeling device.
  • the Ho-Kalman method is applied to the impulse response (G 0 , G 1 , G 2 ,...) Of a dynamic system.
  • the first system dimension determination method displays the relationship between the singular value and the degree corresponding to the singular value on a graphic terminal on a logarithmic scale, and the operator determines the number of singular values having significant values, that is, the system dimension. It is a method to do.
  • the second system dimension determination method is a method in which an evaluation function based on a singular value change rate and observation noise is applied, and a dimension that minimizes the evaluation function is automatically determined as a system dimension.
  • the system dimension is determined from the number of singular values having significant values.
  • the second system dimension determination method is applied in Patent Document 1, but the system dimension determined by the method of giving the evaluation function also changes in this method.
  • the determination of the system dimension depends on how the evaluation function is given, and even with this method, the optimal system dimension is not always determined, or trial and error is necessary to determine the system dimension. Has not reached.
  • the present invention has been made in view of the above, and the singular value of the block Hankel matrix calculated from the actual impulse response becomes a gentle monotonic decrease, which is a singular value having a significant value and a negligible value.
  • the present invention is a system identification device that receives an impulse response of a dynamic system to be identified and a search range of a specified system dimension as inputs.
  • a direct term identifying unit that identifies and outputs a direct term of a linear discrete-time system describing the dynamic system from the impulse response; and a block Hankel matrix generating unit that generates and outputs a block Hankel matrix from the impulse response;
  • a first orthogonal matrix having a left singular vector of the block Hankel matrix as a column vector, and a right singular vector of the block Hankel matrix as a column vector by singular value decomposition of the block Hankel matrix output from the block Hankel matrix generation unit Singular value decomposition that outputs a second orthogonal matrix as a vector and a singular value of the block Hankel matrix
  • the system matrix of the linear discrete time system for each dimension belonging to the search range based on the first orthogonal matrix, the second orthogonal matrix, the singular value, and the search range, the system matrix of the linear discrete time
  • the system dimension determining unit Based on the system dimension determining unit, the first orthogonal matrix, the second orthogonal matrix, the singular value, and the system dimension output from the system dimension determining unit, among the system matrices of the linear discrete time system
  • a system matrix identifying unit for identifying a system matrix other than the direct term, and the direct term identified by the direct term identifying unit and the The system matrix identified in the stem matrix identification unit and outputs as the linear discrete-time system.
  • the singular value of the block Hankel matrix calculated from the actual impulse response becomes a gentle monotonic decrease, which becomes a singular value having a significant value and a negligible value. Even when the boundary with the singular value is unclear, trial and error is eliminated from the determination of the system dimension, and it becomes possible to always determine the optimal system dimension and identify the linear discrete-time system describing the dynamic system. There is an effect.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating the overall configuration of the system identification apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a schematic diagram illustrating system input / output time waveforms in the system identification device according to the first exemplary embodiment.
  • FIG. 3 is a schematic diagram illustrating a relationship between a singular value and a dimension of a block Hankel matrix in the system identification device according to the first exemplary embodiment.
  • FIG. 4 is a block diagram illustrating an internal configuration and operation of the system dimension determining unit in the system identification device according to the first exemplary embodiment.
  • FIG. 5 is a schematic diagram illustrating a relationship between an error square sum norm between an estimated impulse response of the identified linear discrete-time system and an actual impulse response of the system and a dimension in the system identification device according to the first exemplary embodiment.
  • FIG. 6 is a schematic diagram illustrating time waveforms of system input / output when the dynamic system is subjected to impact vibration in the system identification device according to the second exemplary embodiment.
  • FIG. 7 is a block diagram showing a procedure for converting the system input / output when the dynamic system is subjected to impact vibration into the impulse response of the system in the system identification device according to the second exemplary embodiment.
  • FIG. 8 is a block diagram illustrating an internal configuration and operation of a system dimension determination unit in the system identification device according to the second exemplary embodiment.
  • FIG. 9 is a block diagram illustrating a procedure for converting a frequency response of a dynamic system into an impulse response of the system in the system identification device according to the third exemplary embodiment.
  • FIG. 10 is a block diagram of an overall configuration of the system identification apparatus according to the fourth embodiment.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an overall configuration of a system identification apparatus according to a first embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a schematic diagram showing time waveforms of system input / output in the system identification device according to the present exemplary embodiment.
  • the direct terms D d identified by the direct term identifying unit 1 and the system matrices A d , B d , C d identified by the system matrix identifying unit 5 are used as linear discrete-time systems describing a dynamic system. Finally output.
  • FIG. 4 is a block diagram showing an internal configuration and operation of the system dimension determining unit 4 in the system identification device 10 according to the present exemplary embodiment.
  • FIG. 5 shows an error square sum norm
  • and dimension n i (i 1, 2, ..., a).
  • the boundary between a singular value having a significant value and a singular value that can be neglected is unclear, and the optimum system dimension n is not always determined, or an attempt is made to determine the system dimension n. There is a problem that mistakes are necessary.
  • ⁇ n a) in relation to the first dimension n i belonging, one step lower than the first dimension n i second dimension n i-1 system matrix a d which corresponds to, ni ⁇ 1 , B d, ni ⁇ 1 , C d, ni ⁇ 1 , the first orthogonal matrix U, the second orthogonal matrix V, and the singular values ⁇ i ( i 1, 2, 3,...), a left singular vector u j , a right singular vector v j, and a singular value ⁇ that are each greater than the second dimension n i ⁇ 1 and less than or equal to the first dimension n i.
  • j n i-1 + 1, n i-1 + 2, ..., n i) using a second by a recursive technique A d system corresponding to the dimension n i matrix, identifying ni, B d, ni, C d, a ni.
  • the identification results of the system matrices A d, ni ⁇ 1 , B d, ni ⁇ 1 , C d, ni ⁇ 1 corresponding to the lower second dimension n i ⁇ 1 , the first orthogonal matrix U, the second orthogonal A left singular vector u j and a right singular vector v that are larger than the second dimension n i ⁇ 1 and less than or equal to the first dimension n i from the matrix V and singular values ⁇ i (i 1, 2, 3,...), Respectively.
  • the system identification apparatus 10 including the recursive system matrix estimation unit 31 that identifies ni , B d, ni , C d, ni is an actual dynamic It is possible to reduce the amount of calculation for determining a system dimension having a high degree of coincidence with the system.
  • the linearity identified based on the system matrix A d, ni , B d, ni , C d, ni output from the recursive system matrix estimation unit 31 and the direct term D d output from the direct term identification unit 1 Compute the estimated impulse response of a discrete-time system.
  • the system dimension estimation unit 33 is an error in the time domain between the estimated impulse response of the linear discrete-time system output from the system characteristic estimation unit 32 and the actual impulse response of the dynamic system (system characteristic of the dynamic system in FIG. 4).
  • the system identification device 10 includes a system dimension estimation unit 33 that determines and outputs the smallest dimension as a system dimension, and the singular value of the block Hankel matrix calculated from the actual impulse response decreases monotonously.
  • the state vector X ⁇ R n a system input U ⁇ R a system output Y ⁇ R P
  • the system matrix A d ⁇ R n ⁇ n, B d ⁇ R n, C d ⁇ R P ⁇ n, a D d ⁇ R P, impulse response series g (jTs) (j 0,1,2 , ...) is.
  • the direct term identification unit 1 identifies the direct term D d of the linear discrete-time system describing the dynamic system by the above equation (1) by the following equation (4), and the block Hankel matrix generation unit 2 further A block Hankel matrix H kl given by Expression (5) is generated.
  • the second orthogonal matrix V [v 1 v 2 ... U l ] ⁇ R l * l , Singular values ⁇ 1 ⁇ ⁇ 2 ⁇ ... ⁇ ⁇ n ⁇ ⁇ n + 1 ⁇ ⁇ n + 2 ⁇ ...
  • Hkl the block Hankel matrix
  • n of the target dynamic system is n that has a significant value in the singular values of the block Hankel matrix H kl , and the n + 1 and subsequent ones are sufficiently small compared with them and can be ignored.
  • the value can be determined based on the relationship of the following formula (8).
  • the boundary between a singular value having a significant value and a singular value that becomes a negligible minute value becomes unclear. Therefore, the conventional method does not always determine the optimal system dimension n, or there has been a problem that trial and error are required for determining the system dimension n. Therefore, in the system identification device 10 of the present embodiment, the system dimension determination unit 4 determines the optimum system dimension n under the premise that “the best fit with the actual impulse response in the time domain”.
  • the linear identified for each of the dimensions n i (i 1, 2,..., A) belonging to the search range.
  • the estimated impulse response of the discrete time system is calculated, and the system dimension n is determined from the comparison with the actual impulse response of the dynamic system (system characteristic of the dynamic system in FIG. 1).
  • the system matrix A d which corresponds to the first dimension n i, ni, B d, ni, C d, ni is represented by the following formula (11).
  • g ⁇ is an alternative notation of a character in which “ ⁇ (circumflex)” is arranged on “g”.
  • a and minimum dimension n i is the "best fit to the actual impulse response in the time domain" system dimension n.
  • if the observation noise has a whiteness, monotonically decreases with increasing dimension n i regardless of the noise level, the predetermined dimensions as shown in FIG. 5 ( In the case of FIG. 5, the value is almost constant at n 6 ) or more.
  • the system identification device 10 uses the system matrix A d , B d , C d identified by the system matrix identification unit 5 and the direct term D d identified by the direct term identification unit 1 as a linear discrete-time system describing a dynamic system. Finally output.
  • the recursive system matrix estimation unit 31 can reduce the amount of calculation for determining the system dimension n having a high degree of coincidence with an actual dynamic system.
  • the system characteristic of the linear discrete time system is calculated as the estimated impulse response, and the error square sum norm between the impulse response and the actual impulse response of the dynamic system in the time domain.
  • the smallest dimension is determined as the system dimension n.
  • the present invention is not limited to this, and an error in the frequency domain between the actual frequency response obtained by calculating the system characteristics of the linear discrete-time system as an estimated frequency response and Fourier transforming the impulse response of the dynamic system.
  • the system dimension n may be determined based on the sum of squares.
  • a weighting function is further determined based on the actual frequency response of the dynamic system, and the weight of the error in the frequency domain between the estimated frequency response of the linear discrete-time system and the actual frequency response of the dynamic system is calculated.
  • the system dimension n may be determined based on the added value obtained by multiplying the function.
  • Embodiment 2 real system input / output obtained by striking vibration of the dynamic system can be applied, and the real dynamic system is limited to the stable system when it is clear that the dynamic system is stable.
  • a system identification apparatus that can be identified will be described.
  • the most common method for obtaining an impulse response of a dynamic system is to strike and vibrate the target dynamic system with an impulse hammer and measure the system output at that time.
  • the actual system input given by the hammering vibration is a sine half wave, it is different from the true impulse input. Therefore, since the system output obtained by the input is also different from the true impulse response of the dynamic system, there is a problem that the system output cannot be directly applied to the Ho-Kalman method.
  • the stability of the linear discrete-time system (A d , B d , C d , D d ) obtained as the identification result is not considered at all, so that the actual dynamic There was also a problem that although the system is stable, it may be identified as an unstable system.
  • FIG. 6 is a schematic diagram showing system input / output time waveforms when the dynamic system is subjected to impact vibration in the system identification apparatus of the present embodiment.
  • FIG. 7 is a block diagram showing a procedure for converting the system input / output when the dynamic system is subjected to impact vibration into the impulse response of the system in the system identification apparatus of the present embodiment.
  • the impulse response of the dynamic system which is the output of the impulse response conversion unit 52 in FIG. 7 becomes the input of the direct term identification unit 1 and the block Hankel matrix generation unit 2 in FIG.
  • the system input 11 and the system output 12 when the dynamic system to be identified is hit and vibrated are used as inputs, and the system input application time specifying unit 51 and the impulse response conversion unit 52 shown in FIG. 7 and the system identification device 10 shown in FIG.
  • the system identification device 50 by hammering vibration is used as a whole.
  • the system is based on the system input 11 and the system output 12 when the dynamic system to be identified is impacted. Identify the linear discrete-time system to be described.
  • a system input application time specifying unit 51 As shown in FIG. 6, the impulse response conversion unit 52 uses the added values of the system inputs corresponding to a plurality of times output from the system input application time specifying unit 51 as impulse input amplitudes, and outputs a plurality of outputs from the system input application time specifying unit 51.
  • a signal obtained by dividing the system output after the impulse input application time by the impulse input amplitude is output as the impulse response of the dynamic system.
  • a system input application time specifying unit 51 for specifying a plurality of times at which the system input 11 has a significant value when the information corresponding to the impulse response is the system input 11 and the system output 12 when the dynamic system is subjected to impact excitation;
  • the addition value of the system input corresponding to a plurality of times output from the system input application time specifying unit 51 is set as the impulse input amplitude, and the maximum value of the plurality of times output from the system input application time specifying unit 51 is applied as the impulse input.
  • FIG. 8 is a block diagram showing the internal configuration and operation of the system dimension determining unit 4a in the system identification apparatus of the present embodiment.
  • the same reference numerals as those in FIG. 4 denote the same or equivalent components as those in the first embodiment.
  • the system dimension search range designated by the operator n i (n 1 , n 2 ,..., N a ) (where n 1 ⁇ n 2 ⁇ ... ⁇ N a ), for each dimension n i , based on the system matrix Ad, ni identified by the recursive system matrix estimation unit 31, the system stability evaluation unit 34 Assess stability.
  • the system characteristic estimation unit 32 performs the system matrix A d, ni , B d, ni , C d output from the recursive system matrix estimation unit 31 for the dimension determined to be a stable system by the system stability evaluation unit 34. , Ni and the direct term D d output from the direct term identifying unit 1, the estimated system output corresponding to the actual system input 11 is calculated for the identified linear discrete time system.
  • the system identification apparatus 10 that includes a system stability evaluation unit 34 that evaluates the stability and determines the system dimension from the system characteristics of the linear discrete-time system corresponding to the dimension that becomes the stable system is an actual dynamic system that is a stable system. If it is clear, it is possible to identify linear discrete-time systems that describe the system limited to stable systems.
  • the system dimension estimator 33 in the time domain between the estimated system output of the linear discrete time system output from the system characteristics estimator 32 and the actual system output 12 of the dynamic system (system characteristics of the dynamic system in FIG. 8).
  • An error square sum e ni (n i : a dimension that becomes a stable system) is calculated, and among the dimensions where the error square sum norm distribution 41 is equal to or less than the error square sum norm threshold 42 as shown in FIG.
  • the actual system input 11 shown in FIG. 6 is ideal as shown in FIG. 2 on the assumption that the excitation time in impact excitation is very small. It is approximated by a simple impulse input.
  • the system input application time specifying unit 51 sets the value obtained by multiplying the ratio threshold value and the maximum value of the system input as the system input threshold value 13, and the time when the system input becomes the system input threshold value 13 or more Is identified as a plurality of times having a significant value, and the system identification device 50 by the vibration excitation has a significant value for the system input from an actual system input obtained by striking and exciting the dynamic system. Can be extracted accurately.
  • the direct term D d of the linear discrete time system of the above formula (1) describing the dynamic system in the direct term identifying unit 1 is identified by the above formula (4), and the block Hankel matrix is generated.
  • Part 2 generates a block Hankel matrix H kl given by the following equation (21).
  • the singular value decomposition unit 3 performs singular value decomposition on the block Hankel matrix H kl output from the block Hankel matrix generation unit 2, and a first orthogonal matrix of the block Hankel matrix H kl given by the above equation (6).
  • the system matrix A d, ni , B d, ni output from the recursive system matrix estimation unit 31 for the dimension determined to be a stable system by the system stability evaluation unit 34.
  • C d, ni and the direct term D d output from the direct term identifying unit 1 the actual system input u (jT s ) (for example, the equation (15)) is applied to the above equation (1).
  • the estimated system output y ⁇ ni (jT s ) is calculated.
  • y ⁇ is an alternative notation for a character in which “ ⁇ (circumflex)” is arranged on “y”.
  • the system dimension estimator 33 estimates the linear discrete-time system output y ⁇ ni (jT s ) output from the system characteristic estimator 32 and the actual system output y (jT s ) of the dynamic system (the dynamics in FIG. 8).
  • the sum of squared errors e ni (n i : dimension that becomes a stable system) in the time domain with the system characteristics of the dynamic system is calculated by the following equation (23).
  • a and minimum dimension n i is the "best fit the actual system output in the time domain" stable system dimension n.
  • the recursive system matrix estimation unit 31 can reduce the amount of calculation for determining the system dimension n having a high degree of coincidence with an actual dynamic system.
  • the excitation time at which the system input has a significant value is accurately extracted and converted to the impulse response of the dynamic system based on this.
  • the system stability evaluation unit 34 can identify a linear discrete-time system limited to the stable system.
  • the system identification device 50 by impact excitation calculates the system characteristics of the linear discrete time system as the estimated system output, and the error in the time domain between the system output and the actual system output of the dynamic system.
  • the system dimension n is determined as the system dimension n.
  • the present invention is not limited to this.
  • the system dimension n may be determined based on the sum of squared errors in the frequency domain with the actual frequency response obtained by Fourier transforming the impulse response.
  • a weighting function is further determined based on the actual frequency response of the dynamic system, and the weight of the error in the frequency domain between the estimated frequency response of the linear discrete-time system and the actual frequency response of the dynamic system is calculated.
  • the system dimension n may be determined based on the added value obtained by multiplying the function.
  • an actual system input / output obtained by striking vibration of a dynamic system can be applied, and when it is clear that the actual dynamic system is stable, A system identification device that can be identified in a limited manner can be obtained.
  • Embodiment 3 FIG.
  • the system dimension determining unit is the same as the system dimension determining unit 4a shown in FIG. 8 of the second embodiment.
  • FIG. 9 is a block diagram showing a procedure for converting the frequency response of the dynamic system into the impulse response of the system in the system identification apparatus of the present embodiment.
  • the impulse response of the dynamic system which is the output of the inverse Fourier transform unit 61 in FIG. 9, becomes the input to the direct term identification unit 1 and the block Hankel matrix generation unit 2 in FIG.
  • a system identification device including an inverse Fourier transform unit 61 shown in FIG. 9 and the system identification device 10 shown in FIG. 1 is defined as a system identification device 60 based on the frequency response.
  • the system identification device 60 based on frequency response according to the present embodiment identifies a linear discrete-time system describing the system based on the frequency response of the dynamic system to be identified.
  • the frequency response of this dynamic system is inverse Fourier transformed by an inverse Fourier transform unit 61 as shown in FIG. 9, and is output as an impulse response of the dynamic system.
  • sampling period T s T / N
  • frequency resolution ⁇ f 1 / T
  • the singular value decomposition unit 3 performs singular value decomposition on the block Hankel matrix H kl output from the block Hankel matrix generation unit 2, and the first orthogonality of the block Hankel matrix H kl given by the above equation (6).
  • the system matrix A d, ni , B d, ni output from the recursive system matrix estimation unit 31 for the dimension determined to be a stable system by the system stability evaluation unit 34.
  • H ⁇ ni is an alternative notation for a character in which “ ⁇ (circumflex)” is placed on “H ni ”.
  • is the stable system dimension n that “best fits the actual frequency response in the frequency domain, depending on the weighting function”.
  • the minimum dimension among the dimensions in which the error square sum norm distribution 41 is equal to or less than the error square sum norm threshold value 42 given by the above equation (13) is the system dimension n.
  • the system dimension n n 6 ).
  • system matrices A d , B d , and C d excluding the direct terms D d of the linear discrete time system are identified by the above equation (14),
  • the direct terms D d identified by the direct term identifying unit 1 and the system matrices A d , B d , C d identified by the system matrix identifying unit 5 are output as a linear discrete time system describing a dynamic system.
  • the recursive system matrix estimation unit 31 can reduce the amount of calculation for determining the system dimension n having a high degree of coincidence with an actual dynamic system.
  • the system stability evaluation unit 34 can identify a linear discrete-time system limited to the stable system.
  • the system characteristics of the linear discrete-time system are calculated as the estimated frequency response, and weighting in the frequency domain between the frequency response and the actual frequency response of the dynamic system is performed.
  • the smallest dimension is determined as the system dimension n.
  • the present invention is not limited to this, and the actual impulse obtained by calculating the system characteristic of the linear discrete-time system as the estimated impulse response and performing the inverse Fourier transform on the impulse response and the frequency response of the dynamic system.
  • the system dimension n may be determined based on the sum of squared errors in the time domain with the response.
  • the system dimension determination unit 4 a A system characteristic estimation unit 32 that calculates and outputs a system characteristic as an estimated frequency response, and a frequency of an estimated frequency response of the linear discrete-time system output from the system characteristic estimation unit 32 and an actual frequency response obtained by Fourier transforming the impulse response
  • a system identification apparatus comprising: a system dimension estimation unit 33 that determines and outputs the smallest dimension among dimensions whose error square sum norm is equal to or less than a threshold value 42 as a system dimension;
  • the singular value of the block Hankel matrix is a gentle monotonic decrease, and the boundary between a singular value with a significant value and a singular value with a negligible value Even if it becomes unclear, it eliminates trial and error from the determination of system dimensions, determines system dimensions that have a high degree of agreement in the frequency domain with respect to real dynamic systems, and linear discreted
  • the system dimension estimation unit 33 determines a weighting function based on the actual frequency response subjected to the Fourier transform, and the estimated frequency response of the linear discrete time system and the actual frequency response of the dynamic system output from the system characteristic estimation unit 32
  • the addition value of the value obtained by multiplying the error square value in the frequency domain by the weight function is calculated, and the smallest dimension among the dimensions where the norm of the addition value is less than or equal to the threshold value is determined as the system dimension.
  • the output system identification device has a gentle monotonic decrease in the singular value of the block Hankel matrix calculated from the actual impulse response, and the boundary between the singular value with a significant value and the singular value with a negligible value is unclear. Even in such a case, trial and error is excluded from the determination of the system dimension, and the degree of coincidence is high according to the weight function in the frequency domain for a real dynamic system
  • the determination of stem dimensions allows identification of describing linear discrete-time system dynamic system.
  • Embodiment 4 FIG. In the present embodiment, a case where the dynamic system to be identified is a DC servo motor will be described.
  • FIG. 10 is a block diagram showing the overall configuration of the system identification apparatus according to the fourth embodiment of the present invention.
  • the system identification device 70 of the present embodiment includes a DC servo motor 71, a frequency response conversion unit 72, a system identification device 60 based on frequency response, and a control system or filter parameter design unit 73.
  • the system identification device 60 by frequency response is the same as that described in the third embodiment with reference to FIGS.
  • an input current [A rms ] of the DC servo motor 71 for example, a sine sweep is input and used as a system input. Further, the angular velocity [rad / s] is acquired as a system output. The system input / output is converted into a frequency response H (k ⁇ f) by the frequency response converter 72.
  • the frequency response conversion unit 72 outputs a frequency response based on the following equation (28) using, for example, FFT (Fast Fourier Transform).
  • the system identification device 60 based on the frequency response receives the frequency response of this dynamic system and the search range of the system dimension, and inputs a dynamic system from the input current [A rms ] to the angular velocity [rad / s] of the DC servo motor 71.
  • the linear discrete time system to be described is identified and output to the control system or filter parameter design unit 73.
  • the system identification device 60 based on frequency response enables determination of a system dimension having a high degree of coincidence with an actual dynamic system and identification of a linear discrete time system describing the dynamic system.
  • the system can be used for servo motor control system or filter parameter design.
  • the system identification device according to the present invention is useful as a system identification device based on an impulse response.
  • 1 direct item identification unit 2 block Hankel matrix generation unit, 3 singular value decomposition unit, 4, 4a system dimension determination unit, 5 system matrix identification unit, 10, 70 system identification device, 11 system input, 12 system output, 13 system Input threshold value, 21 (single value distribution in ideal impulse response), 22 (single value distribution in real impulse response), 31 recursive system matrix estimation unit, 32 system characteristic estimation unit, 33 system dimension estimation unit, 34 System stability evaluation unit, 41 Error square sum norm distribution, 42 Error square sum norm threshold, 50 System identification device by hammering excitation, 51 System input application time specifying unit, 52 Impulse response conversion unit, 60 Frequency System identification device by response, 61 inverse Fourier transform, 71 C servomotor 72 frequency response transform unit, 73 a control system or filter parameter design unit.

Abstract

 システム次元の決定から試行錯誤を排除し、常に最適なシステム次元を決定し、動的システムを記述する線形離散時間システムの同定を可能とするために、同定対象とする動的システムのインパルス応答と、システム次元の探索範囲と、を入力とし、直達項同定部と、ブロックハンケル行列生成部と、ブロックハンケル行列の特異値分解により、第1の直交行列、第2の直交行列及び特異値を出力する特異値分解部と、第1の直交行列、第2の直交行列、特異値及び探索範囲に基づいて、探索範囲に属する各次元に対して直達項以外のシステム行列を同定して、システム行列及び直達項に基づいて算出したシステム特性と実際のシステム特性との比較から、システム次元を決定するシステム次元決定部と、第1の直交行列、第2の直交行列、特異値及びシステム次元に基づいて、直達項以外のシステム行列を同定するシステム行列同定部と、を備えるシステム同定装置とする。

Description

システム同定装置
 本発明は、システム同定装置に関するものである。
 従来のインパルス応答によるシステム同定装置として、例えば非特許文献1にはHo-Kalmanの方法に基づくものが開示されている。この方法では、線形離散時間システム(A,B,C,D)で記述される動的システムのインパルス応答(G,G,G,…)に基づいて、Gからシステムの直達項Dを決定すると共に、G,G,…からブロックハンケル行列Hklを生成する。次に、ブロックハンケル行列Hklを特異値分解し、有意な値を持つ特異値の個数をシステム次元として決定して、特異値分解の結果と決定したシステム次元から、拡大可観測行列O及び拡大可到達行列Cを算出する。最後に、拡大可観測行列O及び拡大可到達行列Cに基づいてシステム行列A,B,Cを算出することで、動的システムを記述する線形離散時間システム(A,B,C,D)を同定している。
 また、従来のインパルス応答によるシステム同定装置の他の例として、例えば特許文献1にはプラント・モデリング装置が開示されている。このプラント・モデリング装置では、動的システムのインパルス応答(G,G,G,…)に対して上記Ho-Kalmanの方法を適用するが、システム次元の決定方法として次の2種類を選択的に適用している。第1のシステム次元の決定方法は、特異値と当該特異値に対応する次数の関係をグラフィック端末に対数スケールで表示し、有意な値を持つ特異値の個数、つまりシステム次元を作業者が決定する方法である。第2のシステム次元の決定方法は、特異値の変化率と観測ノイズに基づく評価関数を適用し、当該評価関数を最小とする次元をシステム次元として自動的に決定する方法である。
 このようなインパルス応答によるシステム同定装置では、有意な値を持つ特異値の個数からシステム次元を決定している。
特開昭61-267102号公報
片山徹著、「システム同定-部分空間法からのアプローチ-」、朝倉書店、2004年2月、p.102-107
 しかしながら、上記従来の技術によれば、現実のインパルス応答から算出したブロックハンケル行列の特異値は、なだらかな単調減少となる場合が多数存在し、この場合は有意な値を持つ特異値と、無視できる微小な値となる特異値との境界が不明確となる。そのため、第1のシステム次元の決定方法による従来のシステム同定装置では、システム次元の決定が作業者の判断に依存し、常に最適なシステム次元を決定しているとは限らず、またはシステム次元の決定に試行錯誤が必要になる、という問題があった。
 また、このような問題に対応する方法として、特許文献1では第2のシステム次元の決定方法を適用しているが、本手法でも評価関数の与え方によって決定されるシステム次元が変化するため、システム次元の決定が評価関数の与え方に依存し、本手法でも常に最適なシステム次元を決定しているとは限らず、またはシステム次元の決定に関して試行錯誤が必要であり、問題を解決するには至っていない。
 本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、現実のインパルス応答から算出したブロックハンケル行列の特異値がなだらかな単調減少となり、有意な値を持つ特異値と無視できる微小な値となる特異値との境界が不明確となる場合においても、システム次元の決定から試行錯誤を排除し、常に最適なシステム次元を決定し、動的システムを記述する線形離散時間システムの同定が可能なシステム同定装置を得ることを目的とする。
 上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、同定対象とする動的システムのインパルス応答と、指定されたシステム次元の探索範囲と、を入力とするシステム同定装置であって、前記インパルス応答から前記動的システムを記述する線形離散時間システムの直達項を同定して出力する直達項同定部と、前記インパルス応答からブロックハンケル行列を生成して出力するブロックハンケル行列生成部と、前記ブロックハンケル行列生成部から出力される前記ブロックハンケル行列の特異値分解により、前記ブロックハンケル行列の左特異ベクトルを列ベクトルとする第1の直交行列、前記ブロックハンケル行列の右特異ベクトルを列ベクトルとする第2の直交行列及び前記ブロックハンケル行列の特異値を出力する特異値分解部と、前記第1の直交行列、前記第2の直交行列、前記特異値及び前記探索範囲に基づいて、当該探索範囲に属する各次元に対する前記線形離散時間システムのシステム行列のうち前記直達項以外のシステム行列を同定して、当該システム行列及び前記直達項に基づいて算出した前記線形離散時間システムのシステム特性と前記動的システムの実際のシステム特性との比較から、システム次元を決定して出力するシステム次元決定部と、前記第1の直交行列、前記第2の直交行列、前記特異値及び前記システム次元決定部から出力される前記システム次元に基づいて、前記線形離散時間システムのシステム行列のうち前記直達項以外のシステム行列を同定するシステム行列同定部と、を備え、前記直達項同定部で同定した前記直達項及び前記システム行列同定部で同定した前記システム行列を前記線形離散時間システムとして出力することを特徴とする。
 この発明によれば、同定対象とする動的システムにおいて、現実のインパルス応答から算出したブロックハンケル行列の特異値がなだらかな単調減少となり、有意な値を持つ特異値と無視できる微小な値となる特異値との境界が不明確となる場合においても、システム次元の決定から試行錯誤を排除し、常に最適なシステム次元の決定及び動的システムを記述する線形離散時間システムの同定が可能となる、という効果を奏する。
図1は、実施の形態1にかかるシステム同定装置の全体構成を示すブロック線図である。 図2は、実施の形態1にかかるシステム同定装置において、システム入出力の時間波形を示す概略図である。 図3は、実施の形態1にかかるシステム同定装置において、ブロックハンケル行列の特異値と次元の関係を示す概略図である。 図4は、実施の形態1にかかるシステム同定装置において、システム次元決定部の内部構成と動作を示すブロック線図である。 図5は、実施の形態1にかかるシステム同定装置において、同定した線形離散時間システムの推定インパルス応答とシステムの実際のインパルス応答との誤差2乗和ノルムと、次元との関係を示す概略図である。 図6は、実施の形態2にかかるシステム同定装置において、動的システムを打撃加振した場合のシステム入出力の時間波形を示す概略図である。 図7は、実施の形態2にかかるシステム同定装置において、動的システムを打撃加振した場合のシステム入出力を、当該システムのインパルス応答に変換する手順を示すブロック線図である。 図8は、実施の形態2にかかるシステム同定装置において、システム次元決定部の内部構成と動作を示すブロック線図である。 図9は、実施の形態3にかかるシステム同定装置において、動的システムの周波数応答を、当該システムのインパルス応答に変換する手順を示すブロック線図である。 図10は、実施の形態4にかかるシステム同定装置の全体構成を示すブロック線図である。
 以下に、本発明にかかるシステム同定装置の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
実施の形態1.
 図1は、本発明にかかるシステム同定装置の実施の形態1の全体構成を示すブロック線図である。図2は、本実施の形態にかかるシステム同定装置において、システム入出力の時間波形を示す概略図である。図1に示すシステム同定装置10では、同定対象とする動的システムのインパルス応答g(jT)(j=0,1,2,…)を入力とする。このインパルス応答g(jT)(j=0,1,2,…)は、図2に示すように、時刻0では振幅が1となり、当該時刻以外では振幅が0となる理想的なインパルス入力で動的システムへのシステム入力11を構成した場合における時刻0以降のシステム出力12で与えられる。
 システム同定装置10では、こうして得られた動的システムのインパルス応答g(jT)(j=0,1,2,…)から、直達項同定部1によって動的システムを記述する線形離散時間システムの直達項Dを同定し、更にブロックハンケル行列生成部2によってブロックハンケル行列Hklを生成する。
 特異値分解部3では、ブロックハンケル行列生成部2から出力されるブロックハンケル行列Hklを特異値分解し、ブロックハンケル行列Hklの左特異ベクトルを列ベクトルとする第1の直交行列U、ブロックハンケル行列Hklの右特異ベクトルを列ベクトルとする第2の直交行列V及びブロックハンケル行列Hklの特異値σ(i=1,2,3,…)を出力する。
 システム次元決定部4では、特異値分解部3から出力される第1の直交行列U、第2の直交行列V及び特異値σ(i=1,2,3,…)と、作業者が指定したシステム次元の探索範囲n=(n,n,…,n)(ただしn<n<…<n)に基づいて、当該探索範囲に属する次元n(i=1,2,…,a)のそれぞれに対して動的システムを記述する線形離散時間システムの直達項Dを除くシステム行列を同定する。更に、当該システム行列及び直達項同定部1から出力される直達項Dに基づいて、当該探索範囲に属する次元n(i=1,2,…,a)のそれぞれに対して線形離散時間システムの推定インパルス応答を算出し、動的システムの実際のインパルス応答(図1における動的システムのシステム特性)との比較から、システム次元nを決定する。
 システム行列同定部5では、特異値分解部3から出力される第1の直交行列U、第2の直交行列V及び特異値σ(i=1,2,3,…)と、システム次元決定部4から出力されるシステム次元nに基づいて、線形離散時間システムの直達項Dを除くシステム行列A,B,Cを同定する。
 システム同定装置10では、直達項同定部1で同定した直達項D及びシステム行列同定部5で同定したシステム行列A,B,Cを、動的システムを記述する線形離散時間システムとして最終的に出力する。
 図3は、本実施の形態にかかるシステム同定装置10において、ブロックハンケル行列Hklの特異値σと次元(i=1,2,3,…)の関係を示す概略図である。図4は、本実施の形態にかかるシステム同定装置10において、システム次元決定部4の内部構成と動作を示すブロック線図である。図5は、本実施の形態にかかるシステム同定装置10において、同定した線形離散時間システムの推定インパルス応答と動的システムの実際のインパルス応答との時間領域における誤差2乗和ノルム||eni||と、次元n(i=1,2,…,a)との関係を示す概略図である。なお、図4において、「i=1」の処理、「i++」の処理及び「i≦a」の判断は、システム特性推定部32またはシステム次元推定部33が担ってもよいし、図示しない他の構成が担ってもよい。
 図3に示すように、動的システムのインパルス応答g(jT)(j=0,1,2,…)から生成したブロックハンケル行列Hklの特異値σは、理想的なインパルス応答では次元(i=1,2,3,…)に対して、例えば特異値分布21に示す関係となる。
 この場合、有意な値を持つ特異値の個数を明確に規定することができ、当該個数が動的システムのシステム次元nに対応する(図3の場合はシステム次元n=4)。一方、観測ノイズ等の影響を受ける現実のインパルス応答に基づいて算出した特異値σは、次元(i=1,2,3,…)に対して例えば特異値分布22に示す関係となるため、有意な値を持つ特異値と無視できる微小な値となる特異値との境界が不明確となり、常に最適なシステム次元nを決定しているとは限らず、またはシステム次元nの決定に関して試行錯誤が必要になるという問題がある。
 そこで、システム次元決定部4は、図4に示すように再帰的システム行列推定部31により、作業者が指定したシステム次元の探索範囲n=(n,n,…,n)(ただしn<n<…<n)に属する第1の次元nに関して、第1の次元nよりも1段階低い第2の次元ni-1に対応したシステム行列Ad,ni-1,Bd,ni-1,Cd,ni-1の同定結果と、特異値分解部3から出力される第1の直交行列U、第2の直交行列V、及び特異値σ(i=1,2,3,…)のうち、それぞれ第2の次元ni-1よりも大きく、第1の次元n以下となる左特異ベクトルu、右特異ベクトルv及び特異値σ(j=ni-1+1,ni-1+2,…,n)を用いて、再帰的手法によって第1の次元nに対応するシステム行列Ad,ni,Bd,ni,Cd,niを同定する。
 システム次元決定部4が、探索範囲n=(n,n,…,n)(ただしn<n<…<n)の中で第1の次元nよりも1段階低い第2の次元ni-1に対応したシステム行列Ad,ni-1,Bd,ni-1,Cd,ni-1の同定結果と、第1の直交行列U、第2の直交行列V及び特異値σ(i=1,2,3,…)からそれぞれ第2の次元ni-1よりも大きく第1の次元n以下となる左特異ベクトルu、右特異ベクトルv及び特異値σ(j=ni-1+1,ni-1+2,…,n)と、を用いて、再帰的手法により第1の次元nに対応するシステム行列Ad,ni,Bd,ni,Cd,niを同定する再帰的システム行列推定部31を備えるシステム同定装置10は、現実の動的システムに対して一致度の高いシステム次元を決定するための演算量を低減することが可能である。
 次に、システム特性推定部32は、システム次元の探索範囲n=(n,n,…,n)(ただしn<n<…<n)に属するそれぞれの次元に対して、再帰的システム行列推定部31から出力されるシステム行列Ad,ni,Bd,ni,Cd,ni及び直達項同定部1から出力される直達項Dに基づいて、同定した線形離散時間システムの推定インパルス応答を算出する。そして、iに1を加算し、i≦aの場合には再帰的システム行列推定部31により、システム行列Ad,ni,Bd,ni,Cd,niを同定し、i>aの場合にはシステム次元推定部33の処理に進む。
 システム次元推定部33は、システム特性推定部32から出力される線形離散時間システムの推定インパルス応答と動的システムの実際のインパルス応答(図4における動的システムのシステム特性)との時間領域における誤差2乗和eni(i=1,2,…,a)を算出し、図5に示すように誤差2乗和ノルム分布41が誤差2乗和ノルムしきい値42以下となる次元のうち、最小の次元をシステム次元nとして決定して出力する(図5の場合はシステム次元n=n)。
 すなわち、システム次元決定部4が、探索範囲n=(n,n,…,n)に属する各次元に対して、線形離散時間システムのシステム特性を推定インパルス応答として算出して出力するシステム特性推定部32と、システム特性推定部32から出力される線形離散時間システムの推定インパルス応答と動的システムの実際のインパルス応答との時間領域における誤差2乗和ノルムがしきい値以下となる次元のうち最小の次元をシステム次元として決定して出力するシステム次元推定部33と、を備えるシステム同定装置10は、現実のインパルス応答から算出したブロックハンケル行列の特異値がなだらかな単調減少となり、有意な値を持つ特異値と無視できる微小な値となる特異値との境界が不明確となる場合においても、システム次元の決定から試行錯誤を排除し、現実の動的システムに対して時間領域で一致度の高いシステム次元の決定と、動的システムを記述する線形離散時間システムの同定が可能となる。
 次に、動作について説明する。同定対象とする動的システムが下記の式(1)に示す1入力P出力のn次元線形離散時間システムで記述できるとする。上記の動的システムへのシステム入力u(jT)を、図2に示すシステム入力11、つまり理想的なインパルス入力となるように下記の式(2)で構成すると、下記の式(1)に対応するシステム出力y(jT)、つまり図2に示すシステム出力12は下記の式(3)となり、動的システムのインパルス応答g(jT)(j=0,1,2,…)は、時刻0以降のシステム出力12で与えられる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 ただし、状態ベクトルx∈Rであり、システム入力u∈Rであり、システム出力y∈Rであり、システム行列A∈Rn×n,B∈R,C∈RP×n,D∈Rであり、インパルス応答列g(jTs)(j=0,1,2,…)である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 図1に示すように、本実施の形態にかかるシステム同定装置10は、上記で得られた動的システムのインパルス応答g(jT)(j=0,1,2,…)を入力とし、直達項同定部1において上記の式(1)にて動的システムを記述する線形離散時間システムの直達項Dを下記の式(4)で同定し、更にブロックハンケル行列生成部2によって下記の式(5)で与えられるブロックハンケル行列Hklを生成する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
 次に、特異値分解部3によって、ブロックハンケル行列生成部2から出力されるブロックハンケル行列Hklを特異値分解し、下記の式(6)で与えられるブロックハンケル行列Hklの左特異ベクトルuを列ベクトルとする第1の直交行列U、ブロックハンケル行列Hklの右特異ベクトルvを列ベクトルとする第2の直交行列V及びブロックハンケル行列Hklの特異値σ(i=1,2,3,…)を出力する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
 ただし、第1の直交行列U=[u u … ukP]∈RkP×kPであり、第2の直交行列V=[v v … u]∈Rl×lであり、ブロックハンケル行列Hklの特異値σ≧σ≧…≧σ≧σn+1≧σn+2≧…であり、Σは下記の式(7)で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
 対象とする動的システムのシステム次元nは、ブロックハンケル行列Hklの特異値において有意な値を持つものはn個であり、それらに比してn+1個目以降は十分小さく、無視できる微小な値であるとする下記の式(8)の関係に基づいて決定することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
 図3に示すように、動的システムのインパルス応答g(jT)(j=0,1,2,…)から生成したブロックハンケル行列Hklの特異値σは、理想的なインパルス応答では次元(i=1,2,3,…)に対して例えば特異値分布21に示す関係となる。この場合、有意な値を持つ特異値の個数を明確に規定することができ、当該個数から動的システムのシステム次元nを決定することができる(図3の場合はシステム次元n=4)。
 一方、観測ノイズ等の影響を受ける現実のインパルス応答に基づいて算出した特異値σは、次元(i=1,2,3,…)に対して例えば特異値分布22に示す関係となるため、有意な値を持つ特異値と、無視できる微小な値となる特異値との境界が不明確となる。したがって、従来の手法では常に最適なシステム次元nを決定しているとは限らず、またはシステム次元nの決定に関して試行錯誤が必要になるという課題があった。そこで、本実施の形態のシステム同定装置10では、「時間領域において実際のインパルス応答に最も適合する」という前提の下、システム次元決定部4において最適なシステム次元nを決定する。
 システム次元決定部4は、図1に示すように特異値分解部3から出力される第1の直交行列U、第2の直交行列V及び特異値σ(i=1,2,3,…)と、作業者が指定したシステム次元の探索範囲n=(n,n,…,n)(ただしn<n<…<n)に基づいて、当該探索範囲に属する次元n(i=1,2,…,a)のそれぞれに対して動的システムを記述する線形離散時間システムの直達項Dを除くシステム行列を同定する。
 更に、当該システム行列及び直達項同定部1から出力される直達項Dに基づいて、当該探索範囲に属する次元n(i=1,2,…,a)のそれぞれに対して同定した線形離散時間システムの推定インパルス応答を算出し、動的システムの実際のインパルス応答(図1における動的システムのシステム特性)との比較から、システム次元nを決定する。具体的には図4に示すように、再帰的システム行列推定部31によって、作業者が指定したシステム次元の探索範囲n=(n,n,…,n)(ただしn<n<…<n)に属する第1の次元nに関して、第1の次元nよりも1段階低い第2の次元ni-1に対応したシステム行列Ad,ni-1,Bd,ni-1,Cd,ni-1の同定結果と、特異値分解部3から出力される第1の直交行列U、第2の直交行列V及び特異値σ(i=1,2,3,…)のうち、それぞれ第2の次元ni-1よりも大きく、第1の次元n以下となる左特異ベクトルu、右特異ベクトルv及び特異値σ(j=ni-1+1,ni-1+2,…,n)とを用いて、次式に示す再帰的手法によって第1の次元nに対応するシステム行列Ad,ni,Bd,ni,Cd,niを同定する。まず、第1の次元nに対応する拡大可観測行列は下記の式(9)にて表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
 第1の次元nに対応する拡大可到達行列は下記の式(10)にて表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
 そして、第1の次元nに対応するシステム行列Ad,ni,Bd,ni,Cd,niは下記の式(11)にて表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
 次にシステム特性推定部32において、システム次元の探索範囲n=(n,n,…,n)(ただしn<n<…<n)に属する次元nのそれぞれに対して、再帰的システム行列推定部31から出力されるシステム行列Ad,ni,Bd,ni,Cd,ni及び直達項同定部1から出力される直達項Dに基づいて、上記の式(1)に対するシステム入力u(jT)として上記の式(2)を適用することで、同定した線形離散時間システムの推定インパルス応答g ni(jT)(j=0,1,2,…)を算出する。
 なお、本明細書中で、「g」は「g」の上に「^(サーカムフレックス)」が配置された文字の代替表記である。
 システム次元推定部33は、システム特性推定部32から出力される線形離散時間システムの推定インパルス応答g ni(jT)(j=0,1,2,…)と動的システムの実際のインパルス応答g(jT)(j=0,1,2,…)(図4における動的システムのシステム特性)との時間領域における誤差2乗和eni(i=1,2,…,a)を下記の式(12)で算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000012
 この誤差2乗和ノルム||eni||を最小とする次元nが「時間領域において実際のインパルス応答に最も適合する」システム次元nとなる。一方、実際のノルム||eni||は、観測ノイズが白色性であれば、そのノイズレベルによらず次元nの増加に伴って単調減少し、図5に示すように所定の次元(図5の場合はn)以上でほぼ一定値となる。そこで、ここでは、システム次元nの推定値が必要以上に高次元となることを避けるため、下記の式(13)で与えられる誤差2乗和ノルムしきい値42を規定し、誤差2乗和ノルム分布41が誤差2乗和ノルムしきい値42以下となる次元のうち、最小の次元をシステム次元nとして決定して出力する(図5の場合はシステム次元n=n)。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000013
 最後に、システム行列同定部5において、特異値分解部3から出力される第1の直交行列U、第2の直交行列V及び特異値σ(i=1,2,3,…)と、システム次元決定部4から出力されるシステム次元nと、に基づき、線形離散時間システムの直達項Dを除くシステム行列A,B,Cを下記の式(14)で同定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000014
 システム同定装置10は、システム行列同定部5で同定したシステム行列A,B,C及び直達項同定部1で同定した直達項Dを、動的システムを記述する線形離散時間システムとして最終的に出力する。
 このように、本実施の形態のシステム同定装置10により、現実のインパルス応答から算出したブロックハンケル行列Hklの特異値σ(i=1,2,3,…)がなだらかな単調減少となり、有意な値を持つ特異値と同定において無視できる微小な値となる特異値との境界が不明確となる場合においても、システム次元nの決定から試行錯誤を排除し、現実の動的システムに対して時間領域で一致度の高いシステム次元nの決定及び動的システムを記述する線形離散時間システムの同定が可能となる。
 また、再帰的システム行列推定部31により、現実の動的システムに対して一致度の高いシステム次元nを決定するための演算量を低減することが可能となる。
 なお、本実施の形態のシステム同定装置10では、線形離散時間システムのシステム特性を推定インパルス応答として算出し、当該インパルス応答と動的システムの実際のインパルス応答との時間領域における誤差2乗和ノルム分布41が誤差2乗和ノルムしきい値42以下となる次元のうち、最小の次元をシステム次元nとして決定している。しかしながら、本発明はこれに限定されず、線形離散時間システムのシステム特性を推定周波数応答として算出し、当該周波数応答と動的システムのインパルス応答をフーリエ変換した実際の周波数応答との周波数領域における誤差2乗和に基づいて、システム次元nを決定してもよい。この場合、更に動的システムの実際の周波数応答に基づいて重み関数を決定し、線形離散時間システムの推定周波数応答と動的システムの実際の周波数応答との周波数領域における誤差2乗値に当該重み関数を乗じた値の加算値に基づいて、システム次元nを決定してもよい。
実施の形態2.
 本実施の形態では、動的システムの打撃加振によって得られる現実のシステム入出力も適用可能にすると共に、現実の動的システムが安定であることが明確である場合に安定システムに限定して同定することができるシステム同定装置について説明する。
 動的システムのインパルス応答を得るための方法としては、対象とする動的システムをインパルスハンマによって打撃加振し、そのときのシステム出力を計測する方法が最も一般的である。しかしながら、打撃加振によって与えられる現実のシステム入力は正弦半波状となるため、真のインパルス入力とは異なる。したがって、当該入力によって得られるシステム出力も、動的システムの真のインパルス応答とは異なるものとなるため、当該システム出力をそのままHo-Kalmanの方法に適用することはできない、という問題があった。
 加えて、従来のインパルス応答によるシステム同定装置では、同定結果として得られる線形離散時間システム(A,B,C,D)の安定性は全く考慮されていないため、現実の動的システムが安定であるにも関わらず、不安定システムとして同定される場合がある、という問題もあった。
 本実施の形態では、上記問題に鑑み、動的システムの打撃加振によって得られる現実のシステム入出力も適用可能にすると共に、現実の動的システムが安定であることが明確である場合に、安定システムに限定して同定することができるシステム同定装置を得ることを目的とする。
 本実施の形態において、システム同定装置の全体構成を示すブロック線図は実施の形態1の図1と同一であり、ブロックハンケル行列Hklの特異値σと次元(i=1,2,3,…)の関係を示す概略図は実施の形態1の図3と同一であり、同定した線形離散時間システムの推定システム出力と動的システムの実際のシステム出力との時間領域における誤差2乗和ノルム||eni||と、次元n(i=1,2,…,a)との関係を示す概略図は実施の形態1の図5と同一である。
 図6は、本実施の形態のシステム同定装置において、動的システムを打撃加振した場合のシステム入出力の時間波形を示す概略図である。図7は、本実施の形態のシステム同定装置において、動的システムを打撃加振した場合のシステム入出力を、当該システムのインパルス応答に変換する手順を示すブロック線図である。このとき、図7のインパルス応答変換部52の出力である動的システムのインパルス応答が、図1の直達項同定部1及びブロックハンケル行列生成部2の入力となる。同定対象とする動的システムを打撃加振した場合のシステム入力11及びシステム出力12を入力とし、図7に示すシステム入力印加時刻特定部51及びインパルス応答変換部52並びに図1のシステム同定装置10全体を併せて、打撃加振によるシステム同定装置50とする。
 図6に示すように、本実施の形態の打撃加振によるシステム同定装置50では、同定対象とする動的システムを打撃加振した場合のシステム入力11及びシステム出力12に基づいて、当該システムを記述する線形離散時間システムを同定する。このシステム入力11及びシステム出力12は、図7に示すようにシステム入力印加時刻特定部51によって、システム入力11が有意な値を持つ複数の時刻が特定される。次に、インパルス応答変換部52によって、システム入力印加時刻特定部51から出力される複数の時刻に対応するシステム入力の加算値をインパルス入力振幅とし、システム入力印加時刻特定部51から出力される複数の時刻の最大値をインパルス入力印加時刻として、インパルス入力印加時刻以降のシステム出力をインパルス入力振幅で除した信号を、動的システムのインパルス応答として出力する。
 インパルス応答に対応する情報が動的システムを打撃加振したときのシステム入力11及びシステム出力12であり、システム入力11が有意な値を持つ複数の時刻を特定するシステム入力印加時刻特定部51と、システム入力印加時刻特定部51から出力される複数の時刻に対応するシステム入力の加算値をインパルス入力振幅とし、システム入力印加時刻特定部51から出力される複数の時刻の最大値をインパルス入力印加時刻として、インパルス入力印加時刻以降のシステム出力を前記インパルス入力振幅で除した信号を前記インパルス応答として出力するインパルス応答変換部52と、を備え、同定対象とする動的システムを打撃加振した場合のシステム入力11及びシステム出力12並びに探索範囲n=(n,n,…,n)(ただしn<n<…<n)を入力として、線形離散時間システムを同定する打撃加振によるシステム同定装置50は、動的システムを打撃加振して得られる現実のシステム入出力から、当該システムを記述する線形離散時間システムを同定することが可能である。
 図8は、本実施の形態のシステム同定装置において、システム次元決定部4aの内部構成と動作を示すブロック線図である。図8において、図4と同一符号を付したものは、実施の形態1と同一または同等の構成要素である。図8に示すように、本実施の形態のシステム次元決定部4aでは、作業者が指定したシステム次元の探索範囲n=(n,n,…,n)(ただしn<n<…<n)に属する次元nのそれぞれに対して、再帰的システム行列推定部31で同定したシステム行列Ad,niに基づいて、システム安定性評価部34が線形離散時間システムの安定性を評価する。なお、図8において、「i=1」の処理、「i++」の処理及び「i≦a」の判断は、システム特性推定部32またはシステム次元推定部33が担ってもよいし、図示しない他の構成が担ってもよい。
 システム特性推定部32は、システム安定性評価部34において安定システムと判断された次元に対して、再帰的システム行列推定部31から出力されるシステム行列Ad,ni,Bd,ni,Cd,ni及び直達項同定部1から出力される直達項Dに基づいて、同定した線形離散時間システムに関して現実のシステム入力11に対応する推定システム出力を算出する。
 システム次元決定部4aが、探索範囲n=(n,n,…,n)(ただしn<n<…<n)に属する各次元に対して線形離散時間システムの安定性を評価するシステム安定性評価部34を備え、安定システムとなる次元に対応する線形離散時間システムのシステム特性からシステム次元を決定するシステム同定装置10は、現実の動的システムが安定システムであることが明確である場合に、安定システムに限定してシステムを記述する線形離散時間システムを同定することが可能である。
 システム次元推定部33は、システム特性推定部32から出力される線形離散時間システムの推定システム出力と動的システムの実際のシステム出力12(図8における動的システムのシステム特性)との時間領域における誤差2乗和eni(n:安定システムとなる次元)を算出し、図5に示すように誤差2乗和ノルム分布41が誤差2乗和ノルムしきい値42以下となる次元のうち、最小の次元をシステム次元nとして決定して出力する(図5の場合はシステム次元n=n)。
 次に、動作について説明する。同定対象とする動的システムが、1入力P出力のn次元線形離散時間システムとして上記の式(1)で記述できるとする。この動的システムを打撃加振した場合のシステム入力u(jT)は、例えば図6に示すシステム入力11のような時間波形となり、この場合のシステム入力u(jT)は下記の式(15)で与えられる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000015
 このとき、上記の式(1)に対応するシステム出力y(jT)、つまり図6に示すシステム出力12は下記の式(16)となるため、システム出力y(jT)から直接的にインパルス応答g(jT)(j=0,1,2,…)を求めることが困難となる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000016
 そこで、本実施の形態の打撃加振によるシステム同定装置50では、打撃加振における加振時間は微小であるという前提の下、図6に示す現実のシステム入力11が図2のような理想的なインパルス入力で近似される。具体的には、図7に示すシステム入力印加時刻特定部51によって、システム入力u(jT)に重畳するノイズレベルによって規定される比率しきい値とシステム入力u(jT)の最大値とを乗じた下記の式(17)をシステム入力しきい値13とし、システム入力u(jT)がシステム入力しきい値13以上となる時刻を、システム入力u(jT)が有意な値を持つ複数の時刻j’T(図6の場合はj’=-2,-1,0)として特定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000017
 システム入力印加時刻特定部51が、比率しきい値とシステム入力の最大値とを乗じた値をシステム入力しきい値13とし、システム入力がシステム入力しきい値13以上となる時刻を、システム入力が有意な値を持つ複数の時刻として特定する打撃加振によるシステム同定装置50は、動的システムを打撃加振して得られる現実のシステム入力から、システム入力が有意な値を持つ加振時刻を正確に抽出することが可能である。
 次にインパルス応答変換部52によって、システム入力印加時刻特定部51から出力される複数の時刻j’Tに対応して、システム入力u(jT)の加算値をインパルス入力振幅aとして下記の式(18)で、システム入力印加時刻特定部51から出力される複数の時刻j’Tの最大値をインパルス入力印加時刻j”T(図6の場合はj”=0)として下記の式(19)で導出し、動的システムのインパルス応答g(jT)(j=0,1,2,…)を、インパルス入力印加時刻j”T以降のシステム出力y(jT)をインパルス入力振幅aで除した信号として下記の式(20)で算出する。
 なお、本明細書中で、「a」は「a」の上に「(チルダ)」が配置された文字の代替表記である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000018
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000019
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000020
 本実施の形態では、動的システムを打撃加振した場合のシステム入出力に基づいて、上記の式(20)で得られた動的システムのインパルス応答g(jT)(j=0,1,2,…)を、図1に示すシステム同定装置10への入力とする。本実施の形態においては、図1に示すように、システム同定装置10では、上記の式(20)で得られた動的システムのインパルス応答g(jT)(j=0,1,2,…)を入力とし、直達項同定部1において動的システムを記述する上記の式(1)の線形離散時間システムの直達項Dを上記の式(4)で同定すると共に、ブロックハンケル行列生成部2によって、下記の式(21)で与えられるブロックハンケル行列Hklを生成する。次に特異値分解部3によって、ブロックハンケル行列生成部2から出力されるブロックハンケル行列Hklを特異値分解し、上記の式(6)で与えられるブロックハンケル行列Hklの第1の直交行列U、第2の直交行列V及び特異値σ(i=1,2,3,…)を出力する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000021
 システム次元決定部4aは、図8に示すように再帰的システム行列推定部31によって、作業者が指定したシステム次元の探索範囲n=(n,n,…,n)(ただしn<n<…<n)に属する次元nのそれぞれに関して、上記の式(9)~(11)に示す再帰的手法によって対応するシステム行列Ad,ni,Bd,ni,Cd,niを同定する。
 システム安定性評価部34は、作業者が指定したシステム次元の探索範囲n=(n,n,…,n)(ただしn<n<…<n)に属する次元nのそれぞれに対して、再帰的システム行列推定部31で同定したシステム行列Ad,niに基づいて、線形離散時間システムの安定性を下記の数式(22)により評価する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000022
 次に、システム特性推定部32において、システム安定性評価部34で安定システムと判断された次元に対して、再帰的システム行列推定部31から出力されるシステム行列Ad,ni,Bd,ni,Cd,ni及び直達項同定部1から出力される直達項Dに基づいて、上記の式(1)に対して現実のシステム入力u(jT)(例えば式(15))を適用した場合の推定システム出力y ni(jT)を算出する。
 なお、本明細書中で、「y」は「y」の上に「^(サーカムフレックス)」が配置された文字の代替表記である。
 システム次元推定部33は、システム特性推定部32から出力される線形離散時間システムの推定システム出力y ni(jT)と動的システムの実際のシステム出力y(jT)(図8における動的システムのシステム特性)との時間領域における誤差2乗和eni(n:安定システムとなる次元)を下記の式(23)で算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000023
 この誤差2乗和ノルム||eni||を最小とする次元nが「時間領域において実際のシステム出力に最も適合する」安定なシステム次元nとなる。ここでは、図5に示すように誤差2乗和ノルム分布41が上記の式(13)で与えられる誤差2乗和ノルムしきい値42以下となる次元のうち、最小の次元をシステム次元nとして決定して出力する(図5の場合はシステム次元n=n)。
 最後に、システム行列同定部5において、特異値分解部3から出力される第1の直交行列U、第2の直交行列V及び特異値σ(i=1,2,3,…)と、システム次元決定部4aから出力されるシステム次元nと、に基づき、線形離散時間システムの直達項Dを除くシステム行列A,B,Cを上記の式(14)で同定して、直達項同定部1で同定した直達項D及びシステム行列同定部5で同定したシステム行列A,B,Cを、動的システムを記述する線形離散時間システムとして出力する。
 このように、本実施の形態の打撃加振によるシステム同定装置50により、現実のシステム入出力をインパルス応答に変換し、当該インパルス応答から算出したブロックハンケル行列Hklの特異値σ(i=1,2,3,…)がなだらかな単調減少となり、有意な値を持つ特異値と同定において無視できる微小な値となる特異値との境界が不明確となる場合においても、システム次元nの決定から試行錯誤を排除し、現実の動的システムに対して時間領域で一致度の高いシステム次元nの決定及び動的システムを記述する線形離散時間システムの同定が可能となる。
 また、再帰的システム行列推定部31により、現実の動的システムに対して一致度の高いシステム次元nを決定するための演算量を低減することが可能となる。
 更に、動的システムを打撃加振して得られる現実のシステム入出力から、システム入力が有意な値を持つ加振時刻を正確に抽出し、これに基づいて動的システムのインパルス応答に変換することで、動的システムを打撃加振した場合の現実のシステム入出力から、当該システムを記述する線形離散時間システムを正確に同定することが可能となる。
 加えて、システム安定性評価部34により、現実の動的システムが安定システムであることが明確である場合に、安定システムに限定した線形離散時間システムの同定が可能となる。
 なお、本実施の形態の打撃加振によるシステム同定装置50では、線形離散時間システムのシステム特性を推定システム出力として算出し、当該システム出力と動的システムの実際のシステム出力との時間領域における誤差2乗和ノルム分布41が誤差2乗和ノルムしきい値42以下となる次元のうち、最小の次元をシステム次元nとして決定している。しかしながら、本発明はこれに限定されるものではなく、線形離散時間システムのシステム特性を推定周波数応答として算出し、当該周波数応答と動的システムのシステム入出力を変換して得られるインパルス応答に対して当該インパルス応答をフーリエ変換した実際の周波数応答との周波数領域における誤差2乗和に基づいて、システム次元nを決定してもよい。
 この場合、更に動的システムの実際の周波数応答に基づいて重み関数を決定し、線形離散時間システムの推定周波数応答と動的システムの実際の周波数応答との周波数領域における誤差2乗値に当該重み関数を乗じた値の加算値に基づいて、システム次元nを決定してもよい。
 本実施の形態によれば、動的システムの打撃加振によって得られる現実のシステム入出力も適用可能にすると共に、現実の動的システムが安定であることが明確である場合に、安定システムに限定して同定することができるシステム同定装置を得ることができる。
実施の形態3.
 本実施の形態では、インパルス応答に対応する情報が動的システムの周波数応答である場合について説明する。本実施の形態において、システム同定装置の全体構成を示すブロック線図は実施の形態1の図1と同一であり、ブロックハンケル行列Hklの特異値σと次元(i=1,2,3,…)の関係を示す概略図は実施の形態1の図3と同一であり、同定した線形離散時間システムの推定周波数応答と動的システムの実際の周波数応答との周波数領域における誤差2乗和ノルム||eni||と次元n(i=1,2,…,a)の関係を示す概略図は、実施の形態1の図5と同一である。また、本実施の形態において、システム次元決定部は実施の形態2の図8に示すシステム次元決定部4aと同一である。
 図9は、本実施の形態のシステム同定装置において、動的システムの周波数応答を、当該システムのインパルス応答に変換する手順を示すブロック線図である。このとき、図9の逆フーリエ変換部61の出力である動的システムのインパルス応答が、図1の直達項同定部1及びブロックハンケル行列生成部2の入力となる。動的システムの周波数応答を入力とし、図9に示す逆フーリエ変換部61及び図1のシステム同定装置10からなるシステム同定装置を周波数応答によるシステム同定装置60とする。本実施の形態の周波数応答によるシステム同定装置60では、同定対象とする動的システムの周波数応答に基づいて、当該システムを記述する線形離散時間システムを同定する。この動的システムの周波数応答は、図9に示すように逆フーリエ変換部61によって逆フーリエ変換され、動的システムのインパルス応答として出力される。
 インパルス応答に対応する情報が動的システムの周波数応答であり、周波数応答の逆フーリエ変換により対応するインパルス応答を出力する逆フーリエ変換部61を備え、同定対象とする動的システムの周波数応答及び探索範囲n=(n,n,…,n)(ただしn<n<…<n)を入力として、線形離散時間システムを同定する周波数応答によるシステム同定装置60は、動的システムの周波数応答から、当該システムを記述する線形離散時間システムを同定することが可能である。
 次に、動作について説明する。同定対象とする動的システムは、1入力P出力のn次元線形離散時間システムとして上記の式(1)で記述できるとする。この動的システムの(複素)周波数応答H(kΔf)(k=0,1,2,…,N-1)が与えられた場合、図9に示す逆フーリエ変換部61によって下記の式(24)で逆フーリエ変換し、動的システムのインパルス応答g(jT)(j=0,1,2,…)を得る。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000024
 ただし、サンプリング周期T=T/Nであり、サンプリング周波数fs=1/T=N/Tであり、周波数分解能Δf=1/Tであり、時刻t=jT=jT/Nであり、周波数f=kΔf=k/Tである。
 本実施の形態では、動的システムの周波数応答H(kΔf)(k=0,1,2,…,N-1)に基づいて、上記の式(24)で得られた動的システムのインパルス応答g(jT)(j=0,1,2,…)を、システム同定装置10への入力とする。本実施の形態においては、図1に示すように、システム同定装置10では、上記の式(24)で得られた動的システムのインパルス応答g(jT)(j=0,1,2,…)を入力とし、直達項同定部1において動的システムを記述する上記の式(1)の線形離散時間システムの直達項Dを式(4)で同定すると共に、ブロックハンケル行列生成部2によって下記の式(25)で与えられるブロックハンケル行列Hklを生成する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000025
 次に、特異値分解部3によって、ブロックハンケル行列生成部2から出力されるブロックハンケル行列Hklを特異値分解し、上記の式(6)で与えられるブロックハンケル行列Hklの第1の直交行列U、第2の直交行列V及び特異値σ(i=1,2,3,…)を出力する。
 システム次元決定部4aは、図8に示すように再帰的システム行列推定部31によって、作業者が指定したシステム次元の探索範囲n=(n,n,…,n)(ただしn<n<…<n)に属する次元nのそれぞれに関して、上記の式(9)~(11)に示す再帰的手法によって対応するシステム行列Ad,ni,Bd,ni,Cd,niを同定する。
 システム安定性評価部34は、作業者が指定したシステム次元の探索範囲n=(n,n,…,n)(ただしn<n<…<n)に属する次元nのそれぞれに対して、再帰的システム行列推定部31で同定したシステム行列Ad,niに基づいて、線形離散時間システムの安定性を上記の式(22)で評価する。
 次に、システム特性推定部32において、システム安定性評価部34で安定システムと判断された次元に対して、再帰的システム行列推定部31から出力されるシステム行列Ad,ni,Bd,ni,Cd,ni及び直達項同定部1から出力される直達項Dに基づいて、線形離散時間システムの推定周波数応答H^ni(kΔf)(k=0,1,2,…,N-1)を算出する。
 なお、本明細書中で、「H^ni」は「Hni」の上に「^(サーカムフレックス)」が配置された文字の代替表記である。
 本実施の形態の周波数応答によるシステム同定装置60では、「周波数領域において実際の周波数応答に最も適合する」という前提の下、システム次元推定部33において最適なシステム次元nを決定する。具体的には、動的システムの実際の周波数応答H(kΔf)(k=0,1,2,…,N-1)に基づいて、例えば高ゲインかつ低周波領域に重みを持たせた下記の式(26)のような重み関数W(kΔf)(k=0,1,2,…,N-1)を決定し、システム特性推定部32から出力される線形離散時間システムの推定周波数応答H^ni(kΔf)と動的システムの実際の周波数応答H(kΔf)(図8における動的システムのシステム特性)との周波数領域における誤差2乗値に対して、重み関数W(kΔf)を乗じた値の加算値eni(n:安定システムとなる次元)を下記の式(27)で算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000026
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000027
 この重み付き誤差2乗和ノルム||eni||を最小とする次元nが、「重み関数に応じて、周波数領域において実際の周波数応答に最も適合する」安定なシステム次元nとなる。ここでは、図5に示すように誤差2乗和ノルム分布41が、上記の式(13)で与えられる誤差2乗和ノルムしきい値42以下となる次元のうち、最小の次元をシステム次元nとして決定して出力する(図5の場合はシステム次元n=n)。
 最後に、システム行列同定部5において、特異値分解部3から出力される第1の直交行列U、第2の直交行列V、及び特異値σ(i=1,2,3,…)と、システム次元決定部4aから出力されるシステム次元nに基づき、線形離散時間システムの直達項Dを除くシステム行列A,B,Cを、上記の式(14)で同定して、直達項同定部1で同定した直達項D及びシステム行列同定部5で同定したシステム行列A,B,Cを、動的システムを記述する線形離散時間システムとして出力する。
 このように、本実施の形態の周波数応答によるシステム同定装置60により、現実の周波数応答をインパルス応答に変換し、当該インパルス応答から算出したブロックハンケル行列Hklの特異値σ(i=1,2,3,…)がなだらかな単調減少となり、有意な値を持つ特異値と同定において無視できる微小な値となる特異値との境界が不明確となる場合においても、システム次元nの決定から試行錯誤を排除し、現実の動的システムに対して周波数領域で重み関数に応じて一致度の高いシステム次元nの決定及び動的システムを記述する線形離散時間システムの同定が可能となる。
 また、再帰的システム行列推定部31により、現実の動的システムに対して一致度の高いシステム次元nを決定するための演算量を低減することが可能となる。
 更に逆フーリエ変換に基づいて、動的システムの周波数応答をインパルス応答に変換することで、動的システムの現実の周波数応答から、当該システムを記述する線形離散時間システムを正確に同定することが可能となる。
 加えて、システム安定性評価部34により、現実の動的システムが安定システムであることが明確である場合に、安定システムに限定した線形離散時間システムの同定が可能となる。
 なお、本実施の形態の周波数応答によるシステム同定装置60では、線形離散時間システムのシステム特性を推定周波数応答として算出し、当該周波数応答と動的システムの実際の周波数応答との周波数領域における重み付き誤差2乗和ノルム分布41が誤差2乗和ノルムしきい値42以下となる次元のうち、最小の次元をシステム次元nとして決定している。しかしながら、本発明はこれに限定されるものではなく、線形離散時間システムのシステム特性を推定インパルス応答として算出し、当該インパルス応答と動的システムの周波数応答を逆フーリエ変換して得られる実際のインパルス応答との時間領域における誤差2乗和に基づいて、システム次元nを決定してもよい。
 システム次元決定部4aが、探索範囲n=(n,n,…,n)(ただしn<n<…<n)に属する各次元に対して、線形離散時間システムのシステム特性を推定周波数応答として算出して出力するシステム特性推定部32と、システム特性推定部32から出力される線形離散時間システムの推定周波数応答とインパルス応答をフーリエ変換した実際の周波数応答との周波数領域における誤差2乗和ノルムがしきい値42以下となる次元のうち最小の次元をシステム次元として決定して出力するシステム次元推定部33と、を備えるシステム同定装置は、現実のインパルス応答から算出したブロックハンケル行列の特異値がなだらかな単調減少となり、有意な値を持つ特異値と無視できる微小な値となる特異値との境界が不明確となる場合においても、システム次元の決定から試行錯誤を排除し、現実の動的システムに対して周波数領域で一致度の高いシステム次元の決定と、動的システムを記述する線形離散時間システムの同定が可能となる。
 システム次元推定部33が、フーリエ変換した実際の周波数応答に基づいて重み関数を決定し、システム特性推定部32から出力される線形離散時間システムの推定周波数応答と動的システムの実際の周波数応答との周波数領域における誤差2乗値に対して、重み関数を乗じた値の加算値を算出して、加算値のノルムがしきい値以下となる次元のうち最小の次元をシステム次元として決定して出力するシステム同定装置は、現実のインパルス応答から算出したブロックハンケル行列の特異値がなだらかな単調減少となり、有意な値を持つ特異値と無視できる微小な値となる特異値との境界が不明確となる場合においても、システム次元の決定から試行錯誤を排除し、現実の動的システムに対して周波数領域で重み関数に応じて一致度の高いシステム次元の決定と、動的システムを記述する線形離散時間システムの同定が可能となる。
実施の形態4.
 本実施の形態では、同定対象とする動的システムがDCサーボモータである場合について説明する。
 図10は、本発明にかかるシステム同定装置の実施の形態4の全体構成を示すブロック線図である。本実施の形態のシステム同定装置70は、DCサーボモータ71と、周波数応答変換部72と、周波数応答によるシステム同定装置60と、制御系またはフィルタパラメータ設計部73とを備える。周波数応答によるシステム同定装置60は、実施の形態3において図1及び図9を用いて説明したものと同一である。
 本実施の形態では、DCサーボモータ71の入力電流[Arms]として、例えばサインスイープを入力し、これをシステム入力とする。また、角速度[rad/s]をシステム出力として取得する。システム入出力は、周波数応答変換部72により、周波数応答H(kΔf)に変換される。周波数応答変換部72は、例えばFFT(Fast Fourier Transform)などにより下記の式(28)に基づいて周波数応答を出力する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000028
 周波数応答によるシステム同定装置60は、この動的システムの周波数応答及びシステム次元の探索範囲を入力とし、DCサーボモータ71の入力電流[Arms]から角速度[rad/s]までの動的システムを記述する線形離散時間システムを同定して制御系またはフィルタパラメータ設計部73に出力する。このとき、システム次元の探索範囲は、ni=(1,2,…,50)のように、予測されるシステム次元に対して十分な幅をとって設定すればよい。
 周波数応答によるシステム同定装置60では、現実の動的システムに対して一致度の高いシステム次元の決定と、動的システムを記述する線形離散時間システムの同定とを可能とするため、当該線形離散時間システムをサーボモータの制御系またはフィルタのパラメータ設計に利用することができる。
 以上のように、本発明にかかるシステム同定装置は、インパルス応答によるシステム同定装置として有用である。
 1 直達項同定部、2 ブロックハンケル行列生成部、3 特異値分解部、4,4a システム次元決定部、5 システム行列同定部、10,70 システム同定装置、11 システム入力、12 システム出力、13 システム入力しきい値、21 (理想的なインパルス応答における)特異値分布、22 (現実のインパルス応答における)特異値分布、31 再帰的システム行列推定部、32 システム特性推定部、33 システム次元推定部、34 システム安定性評価部、41 誤差2乗和ノルム分布、42 誤差2乗和ノルムしきい値、50 打撃加振によるシステム同定装置、51 システム入力印加時刻特定部、52 インパルス応答変換部、60 周波数応答によるシステム同定装置、61 逆フーリエ変換部、71 DCサーボモータ、72 周波数応答変換部、73 制御系またはフィルタパラメータ設計部。

Claims (10)

  1.  同定対象とする動的システムのインパルス応答と、指定されたシステム次元の探索範囲と、を入力とするシステム同定装置であって、
     前記インパルス応答から前記動的システムを記述する線形離散時間システムの直達項を同定して出力する直達項同定部と、
     前記インパルス応答からブロックハンケル行列を生成して出力するブロックハンケル行列生成部と、
     前記ブロックハンケル行列生成部から出力される前記ブロックハンケル行列の特異値分解により、前記ブロックハンケル行列の左特異ベクトルを列ベクトルとする第1の直交行列、前記ブロックハンケル行列の右特異ベクトルを列ベクトルとする第2の直交行列及び前記ブロックハンケル行列の特異値を出力する特異値分解部と、
     前記第1の直交行列、前記第2の直交行列、前記特異値及び前記探索範囲に基づいて、当該探索範囲に属する各次元に対する前記線形離散時間システムのシステム行列のうち前記直達項以外のシステム行列を同定して、当該システム行列及び前記直達項に基づいて算出した前記線形離散時間システムのシステム特性と前記動的システムの実際のシステム特性との比較から、システム次元を決定して出力するシステム次元決定部と、
     前記第1の直交行列、前記第2の直交行列、前記特異値及び前記システム次元決定部から出力される前記システム次元に基づいて、前記線形離散時間システムのシステム行列のうち前記直達項以外のシステム行列を同定するシステム行列同定部と、を備え、
     前記直達項同定部で同定した前記直達項及び前記システム行列同定部で同定した前記システム行列を前記線形離散時間システムとして出力することを特徴とするシステム同定装置。
  2.  前記システム次元決定部が、
     前記探索範囲に属する各次元に対して、前記線形離散時間システムのシステム特性を推定インパルス応答として算出して出力するシステム特性推定部と、
     前記システム特性推定部から出力される前記線形離散時間システムの前記推定インパルス応答と前記動的システムの実際のインパルス応答との時間領域における誤差2乗和ノルムがしきい値以下となる次元のうち最小の次元をシステム次元として決定して出力するシステム次元推定部と、を備えることを特徴とする請求項1に記載のシステム同定装置。
  3.  前記システム次元決定部が、
     前記探索範囲に属する各次元に対して、前記線形離散時間システムのシステム特性を推定周波数応答として算出して出力するシステム特性推定部と、
     前記システム特性推定部から出力される前記線形離散時間システムの推定周波数応答と前記インパルス応答をフーリエ変換した実際の周波数応答との周波数領域における誤差2乗和ノルムがしきい値以下となる次元のうち最小の次元をシステム次元として決定して出力するシステム次元推定部と、を備えることを特徴とする請求項1に記載のシステム同定装置。
  4.  前記システム次元推定部が、
     前記フーリエ変換した前記実際の周波数応答に基づいて重み関数を決定し、
     前記システム特性推定部から出力される前記線形離散時間システムの推定周波数応答と前記動的システムの前記実際の周波数応答との周波数領域における誤差2乗値に対して、当該重み関数を乗じた値の加算値を算出して、当該加算値のノルムがしきい値以下となる次元のうち最小の次元をシステム次元として決定して出力することを特徴とする請求項3に記載のシステム同定装置。
  5.  前記しきい値は、誤差2乗和許容値と誤差2乗和ノルムの最小値の積により規定されることを特徴とする請求項2から4のいずれか一項に記載のシステム同定装置。
  6.  前記システム次元決定部が、
     前記探索範囲の中で第1の次元よりも1段階低い第2の次元に対応したシステム行列の同定結果と、前記第1の直交行列、前記第2の直交行列及び前記特異値からそれぞれ前記第2の次元よりも大きく前記第1の次元以下となる左特異ベクトル、右特異ベクトル及び特異値と、を用いて、再帰的手法により前記第1の次元に対応するシステム行列を同定する再帰的システム行列推定部を備えることを特徴とする請求項1に記載のシステム同定装置。
  7.  前記インパルス応答に対応する情報が前記動的システムを打撃加振したときのシステム入力及びシステム出力であり、
     前記システム入力が有意な値を持つ複数の時刻を特定するシステム入力印加時刻特定部と、
     前記システム入力印加時刻特定部から出力される複数の時刻に対応するシステム入力の加算値をインパルス入力振幅とし、前記システム入力印加時刻特定部から出力される複数の時刻の最大値をインパルス入力印加時刻として、当該インパルス入力印加時刻以降のシステム出力を前記インパルス入力振幅で除した信号を前記インパルス応答として出力するインパルス応答変換部と、を備え、
     前記同定対象とする前記動的システムを打撃加振した場合のシステム入力及びシステム出力並びに前記探索範囲を入力として、前記線形離散時間システムを同定することを特徴とする請求項1に記載のシステム同定装置。
  8.  前記システム入力印加時刻特定部が、
     比率しきい値とシステム入力の最大値とを乗じた値をシステム入力しきい値とし、システム入力がシステム入力しきい値以上となる時刻を、システム入力が有意な値を持つ複数の時刻として特定することを特徴とする請求項7に記載のシステム同定装置。
  9.  前記インパルス応答に対応する情報が前記動的システムの周波数応答であり、
     前記周波数応答の逆フーリエ変換により対応するインパルス応答を出力する逆フーリエ変換部を備え、
     前記同定対象とする前記動的システムの周波数応答及び前記探索範囲を入力として、前記線形離散時間システムを同定することを特徴とする請求項1に記載のシステム同定装置。
  10.  前記システム次元決定部が、
     前記探索範囲に属する各次元に対して前記線形離散時間システムの安定性を評価するシステム安定性評価部を備え、
     安定システムとなる次元に対応する前記線形離散時間システムのシステム特性からシステム次元を決定することを特徴とする請求項1に記載のシステム同定装置。
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