ntvНаучно-технический вестник информационных технологий, механики и оптикиScientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics2226-14942500-0373Университет ИТМО10.17586/2226-1494-2023-23-1-54-61ntv-327Research ArticleАВТОМАТИЧЕСКОЕ УПРАВЛЕНИЕ И РОБОТОТЕХНИКАAUTOMATIC CONTROL AND ROBOTICSМетод идентификации параметров синусоидального сигнала с неизвестной переменной амплитудойMethod for identification of sinusoidal signal parameters with variable unknown amplitudehttps://orcid.org/0000-0001-6430-1927НгуенХ. Т.NguyenK. T.

Нгуен Хак Тунг - аспирант

Санкт-Петербург, 197101

Khac T. Nguyen - PhD student

Saint Petersburg, 197101

nguyenkhactunghvhq1994@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0002-8345-7553ВласовС. М.VlasovS. M.

Власов Сергей Михайлович - кандидат технических наук, доцент

Санкт-Петербург, 197101

Sergey M. Vlasov - PhD, Associate Professor

Saint Petersburg, 197101

smvlasov@itmo.ruУниверситет ИТМОРоссияITMO UniversityRussian Federation2023181220242315461Copyright © Нгуен Х.Т., Власов С.М., 20242024Нгуен Х.Т., Власов С.М.Nguyen K.T., Vlasov S.M.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://ntv.elpub.ru/jour/article/view/327

Предмет исследования. Предложен новый метод идентификации параметров синусоидального сигнала с неизвестной переменной амплитудой. Проблема оценивания параметров синусоидальных сигналов актуальна в задачах динамического позиционирования и компенсации возмущений для синтеза законов управления, учитывающих внешние возмущающие воздействия. В предлагаемом методе устранено ограничение на амплитуду сигнала. В отличие от известных подходов, где амплитуда должна быть фиксированной, в рассмотренном методе амплитуда сигнала может быть переменной.Метод. Для реализации представленного метода идентификации применены жорданова форма матрицы и операторы запаздывания. В ходе параметризации сформирована регрессионная модель, содержащая неизвестные стационарные параметры. Для поиска неизвестных параметров применен метод динамического расширения регрессора и смешивания.Основные результаты. Результаты компьютерного моделирования показали работоспособность разработанного алгоритма. Результаты моделирования подтвердили сходимость оценивания параметров к истинным значениям.Практическая значимость. Подход может быть применен для широкого класса прикладных задач, связанных с компенсацией возмущений в системах виброзащиты, системах мониторинга при определении параметров высотных или большепролетных строительных сооружений, в системах управления робототехническими объектами.

A new method proposed for identifying the parameters of sinusoidal signal with unknown variable amplitude. The problem of estimating the parameters of sinusoidal signals is relevant in the problems of dynamic positioning and disturbance compensation, for the synthesis of control laws that take into account external disturbances. In the proposed method, the restriction on the signal amplitude is removed. In contrast to known approaches, where the amplitude must be fixed, in the proposed method the signal amplitude can be variable. To implement the proposed identification algorithm, the Jordan matrix form and delay operators are used. During parameterization, a regression model is formed containing unknown stationary parameters. To search for unknown parameters, the method of dynamic expansion of the regressor and mixing is used. The results of computer simulation demonstrate the efficiency of the proposed algorithm. The simulation results confirmed the convergence of parameter estimation to the true values. The proposed approach can be applied to a wide class of applied problems related to disturbance compensation in vibration protection systems, monitoring systems in determining the parameters of high-rise or large-span building structures, and in robotic object control systems.

синусоидальные сигналыидентификацияпеременная амплитудажорданова форма матрицылинейная регрессионная модельsinusoidal signalidentificationvariable amplitudeJordan form of the matrixlinear regression modelReferencesPyrkin A.A., Bobtsov A.A., Efimov D., Zolghadri A. Frequency estimation for periodical signal with noise in finite time // Proc. of the 50th IEEE Conference on Decision and Control and European Control Conference. 2011. P. 3646–3651. https://doi.org/10.1109/CDC.2011.6160655Pyrkin A.A., Bobtsov A.A., Efimov D., Zolghadri A. Frequency estimation for periodical signal with noise in finite time. Proc. of the 50th IEEE Conference on Decision and Control and European Control Conference, 2011, pp. 3646–3651. https://doi.org/10.1109/CDC.2011.6160655Aranovskiy S., Bobtsov A., Ortega R., Pyrkin A. Improved transients in multiple frequencies estimation via dynamic regressor extension and mixing // IFAC-PapersOnLine. 2016. V. 49. N 13. P. 99–104. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2016.07.934Aranovskiy S., Bobtsov A., Ortega R., Pyrkin A. Improved transients in multiple frequencies estimation via dynamic regressor extension and mixing. IFAC-PapersOnLine, 2016, vol. 49, no. 13, pp. 99–104. doi.org/10.1016/j.ifacol.2016.07.934Bobtsov A., Lyamin A., Romasheva D. Algorithm of parameters’ identification of polyharmonic function // IFAC Proceedings Volumes. 2002. V. 35. N 1. P. 439–443. https://doi.org/10.3182/20020721-6-ES-1901.01059Bobtsov A., Lyamin A., Romasheva D. Algorithm of parameters’ identification of polyharmonic function. IFAC Proceedings Volumes, 2002, vol. 35, no. 1, pp. 439–443. https://doi.org/10.3182/20020721-6-ES-1901.01059Marino R., Tomei R. Global estimation of n unknown frequencies // IEEE Transactions on Automatic Control. 2002. V. 47. N 8. P. 1324–1328. https://doi.org/10.1109/TAC.2002.800761Marino R., Tomei R. Global estimation of n unknown frequencies. IEEE Transactions on Automatic Control, 2002, vol. 47, no. 8, pp. 1324–1328. https://doi.org/10.1109/TAC.2002.800761Bodson M., Douglas S.C. Adaptive algorithms for the rejection of sinusoidal disturbances with unknown frequency // Automatica. 1997. V. 33. N 12. P. 2213–2221. https://doi.org/10.1016/S0005-1098(97)00149-0Bodson M., Douglas S.C. Adaptive algorithms for the rejection of sinusoidal disturbances with unknown frequency. Automatica, 1997, vol. 33, no. 12, pp. 2213–2221. doi.org/10.1016/S0005-1098(97)00149-0Khac T., Vlasov S.M., Iureva R.A. Estimating the frequency of the sinusoidal signal using the parameterization based on the delay operators // Proc. of the 18th International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics (ICINCO). 2021. P. 656–660. https://doi.org/10.5220/0010536506560660Khac T., Vlasov S.M., Iureva R.A. Estimating the frequency of the sinusoidal signal using the parameterization based on the delay operators. Proc. of the 18th International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics (ICINCO), 2021, pp. 656–660. https://doi.org/10.5220/0010536506560660Севастеева Е.С., Чернов В.А., Бобцов А.А. Алгоритм увеличения скорости идентификации частоты синусоидального сигнала // Известия вузов. Приборостроение. 2019. Т. 62. № 9. С. 767–771. https://doi.org/10.17586/0021-3454-2019-62-9-767-771Sevasteeva E.S., Chernov V.A., Bobtsov A.A. Algorithm for increasing the speed of sinusoidal signal frequency identification. Journal of Instrument Engineering, 2019, vol. 62, no. 9, pp. 767–771. (in Russian). https://doi.org/10.17586/0021-3454-2019-62-9-767-771Бобцов А.А., Николаев Н.А., Оськина О.В., Низовцев С.И. Идентификация нестационарного параметра незашумленного синусоидального сигнала // Автоматика и телемеханика. 2022. № 7. С. 137–151. https://doi.org/10.31857/S000523102207008XBobtsov A.A., Nikolaev N.A., Oskina O.V., Nizovtsev S.I. Identification of a time-varying parameter of a noiseless sinusoidal signal. Automation and Remote Control, 2022, vol. 83, no. 7, pp. 1123–1135. https://doi.org/10.1134/s0005117922070086Низовцев С.И., Шаветов С.В., Пыркин А.А. Алгоритм оценивания переменной частоты синусоидального сигнала // Известия вузов. Приборостроение. 2021. Т. 64. № 9. С. 789–793. https://doi.org/10.17586/0021-3454-2021-64-9-789-793Nizovtsev S.I., Shavetov S.V., Pyrkin A.A. Algorithm for estimating the variable frequency of sinusoidal signal. Journal of Instrument Engineering, 2021, vol. 64, no. 9, pp. 789–793. (in Russian). https:// doi.org/10.17586/0021-3454-2021-64-9-789-793Ле Ван Туан, Коротина М.М., Бобцов А.А., Арановский С.В. Алгоритм идентификации линейно меняющейся частоты синусоидального сигнала // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2019. Т. 19. № 1. С. 52–58. https://doi.org/10.17586/2226-1494-2019-19-1-52-58Tuan Le Van, Korotina M.M., Bobtsov A.A., Aranovskiy S.V. New identification algorithm for linearly varying frequency of sinusoidal signal. Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics, 2019, vol. 19, no. 1, pp. 52–58. (in Russian). https://doi.org/10.17586/2226-1494-2019-19-1-52-58Коротина М.М., Арановский С.В., Бобцов А.А. Оценивание параметров синусоидального сигнала со степенной функцией частоты // Известия вузов. Приборостроение. 2020. Т. 63. № 6. С. 507–514. https://doi.org/10.17586/0021-3454-2020-63-6-507-514Korotina M.M., Aranovskiy S.V., Bobtsov A.A. Parameters estimation of sinusoidal signal with power-law frequency dependence. Journal of Instrument Engineering, 2020, vol. 63, no. 6, pp. 507–514. (in Russian). https://doi.org/10.17586/0021-3454-2020-63-6-507-514Vedyakov A.A., Vediakova A.O., Bobtsov A.A., Pyrkin A.A., Aranovskiy S.V. Frequency estimation of a sinusoidal signal with time-varying amplitude // IFAC-PapersOnLine. 2017. V. 50. N 1. P. 12880–12885. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2017.08.1940Vedyakov A.A., Vediakova A.O., Bobtsov A.A., Pyrkin A.A., Aranovskiy S.V. Frequency estimation of a sinusoidal signal with time-varying amplitude. IFAC-PapersOnLine, 2017, vol. 50, no. 1, pp. 12880–12885. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2017.08.1940Vedyakov A.A., Vediakova A.O., Bobtsov A.A., Pyrkin A.A., Kakanov M.A. Frequency estimation of a sinusoidal signal with timevarying amplitude and phase // IFAC-PapersOnLine. 2018. V. 51. N 32. P. 663–668. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2018.11.501Vedyakov A.A., Vediakova A.O., Bobtsov A.A., Pyrkin A.A., Kakanov M.A. Frequency estimation of a sinusoidal signal with timevarying amplitude and phase. IFAC-PapersOnLine, 2018, vol. 51, no. 32, pp. 663–668. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2018.11.501Нгуен Х., Власов С.М., Пыркин А.А. Алгоритм идентификации параметров синусоидального сигнала с экспоненциально затухающей амплитудой // Мехатроника, автоматизация, управление. 2022. Т. 23. № 3. С. 125–131. https://doi.org/10.17587/mau.23.125-131Nguyen Kh., Vlasov S.M., Pyrkin A.A. Algorithm for identification of parameters sinusoidal signal with the exponentially damping amplitude. Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie, 2022, vol. 23, no. 3, pp. 125–131. (in Russian). https://doi.org/10.17587/mau.23.125-131Нгуен Х., Власов С.М., Пыркин А.А., Попков И.В. Новый алгоритм идентификации частоты синусоидального сигнала с постоянными параметрами // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2022. Т. 22. № 1. С. 18–24. https://doi.org/10.17586/2226-1494-2022-22-1-18-24Nguyen Kh.T., Vlasov S.M., Pyrkin A.A., Popkov I.V. A new algorithm for the identification of sinusoidal signal frequency with constant parameters. Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics, 2022, vol. 22, no. 1, pp. 18–24. (in Russian). https://doi.org/10.17586/2226-1494-2022-22-1-18-24Aranovskiy S., Bobsov A., Ortega R., Pyrkin A. Performance enhancement of parameter estimators via dynamic regressor extension and mixing // IEEE Transactions on Automatic Control. 2017. V. 62. N 7. P. 3546–3550. https://doi.org/10.1109/tac.2016.2614889Aranovskiy S., Bobsov A., Ortega R., Pyrkin A. Performance enhancement of parameter estimators via dynamic regressor extension and mixing. IEEE Transactions on Automatic Control, 2017, vol. 62, no. 7, pp. 3546–3550. https://doi.org/10.1109/tac.2016.2614889

The authors declare that there are no conflicts of interest present.