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基于线性数据重构的天线动力学模型辨识方法
文献摘要：
射电望远镜天线伺服控制系统中的非线性特性,对系统动力学特性辨识有着显著的影响,会提高辨识难度,增加辨识模型的复杂程度.系统非线性特性的测量与补偿也会增加系统辨识工作量.针对上述问题,提出了一种基于非线性采样数据的线性重构方法,用于动力学特性建模.通过提取原采样数据的相位与幅值,对受到噪声与非线性畸变影响的系统采样数据进行线性重构,降低待辨识模型的复杂度.搭建了半实物实验平台,以平台实际采样为基础,重构线性数据,利用奇异值法与自回归神经网络评估并辨识平台动力学模型.实验结果表明,建模数据奇异值拐点从100阶下降至40阶,仅用10个神经网络节点200次训练即实现了模型辨识.
文献关键词：
望远镜;方法:数据分析;技术:其他
中图分类号：
作者姓名：
侯晓拯;许谦;李琳;易乐天;薛飞;王惠;许多祥;何飞龙
作者机构：
中国科学院新疆天文台 乌鲁木齐830011;中国科学院射电天文重点实验室 乌鲁木齐830011;新疆射电天体物理实验室 乌鲁木齐830011;新疆大学物理科学与技术学院 乌鲁木齐830046;中国科学院大学 北京100049
文献出处：
引用格式：
[1]侯晓拯;许谦;李琳;易乐天;薛飞;王惠;许多祥;何飞龙-.基于线性数据重构的天线动力学模型辨识方法)[J].天文学报,2022(05):119-126
A类：
B类：
数据重构,天线,模型辨识,辨识方法,射电望远镜,伺服控制系统,非线性特性,系统动力学,动力学特性,辨识模型,复杂程度,系统辨识,采样数据,线性重构,重构方法,特性建模,非线性畸变,变影,半实物实验平台,奇异值法,自回归,网络评估,建模数据,拐点,阶下,网络节点
AB值：
0.375045
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