系統(tǒng)辨識(shí)策略分析為了對(duì)被控對(duì)象進(jìn)行辨識(shí)，需要獲知其輸入、輸出信息。被控對(duì)象的輸入信息為一模擬電壓，若不借助于特定的硬件工具，則很難直接獲取該信息，也難以對(duì)被控對(duì)象進(jìn)行直接辨識(shí)。然而，可將所示的系統(tǒng)閉環(huán)部分作為一個(gè)整體考慮，將其轉(zhuǎn)變?yōu)槿缢镜慕Y(jié)構(gòu)形式，以G1（z－1）表示為PID調(diào)節(jié)器，G2（z－1）為D／A轉(zhuǎn)換器，G3（z－1）為被控對(duì)象，r和y分別為閉環(huán)系統(tǒng)的輸入、輸出信息。這樣，借助于PMAC所提供的Gather函數(shù)，可方便地采集系統(tǒng)的輸入信息r和輸出信息y，然后根據(jù)*小二乘法辨識(shí)方法可求解出閉環(huán)系統(tǒng)的模型。

　　系統(tǒng)參數(shù)的采樣本系統(tǒng)所選用的PMAC運(yùn)動(dòng)控制器向用戶提供了一個(gè)功能豐富的函數(shù)庫，通過該函數(shù)庫用戶可以對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行開發(fā)和擴(kuò)展，可以利用函數(shù)庫中的Gather函數(shù)對(duì)系統(tǒng)輸入輸出信息和系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行查詢和采集。本文利用VC6.0語言工具，通過Gather函數(shù)，在PWIN32軟件環(huán)境下編制了一個(gè)系統(tǒng)信息采集軟件模塊，該模塊能對(duì)系統(tǒng)的輸出信息進(jìn)行采樣，并把采樣的信息存儲(chǔ)在PMAC用戶寄存器，然后調(diào)用GetResponse函數(shù)，將采集的數(shù)據(jù)按所需的格式上傳到IPC上位機(jī)，以供系統(tǒng)辨識(shí)所用。

　　在系統(tǒng)參數(shù)采樣時(shí)，應(yīng)注意的是采樣定時(shí)器的選取。VC6.0編程語言提供了定時(shí)器，但由于IPC微機(jī)是一個(gè)多線程工作系統(tǒng)，需在完成更高優(yōu)先級(jí)線程后才執(zhí)行采樣模塊的定時(shí)器任務(wù)，其實(shí)時(shí)性得不到保證，采樣精度受到大大的影響。本文采用了PMAC內(nèi)部定時(shí)器，以PMAC伺服周期或伺服周期的整數(shù)倍作為系統(tǒng)的采樣周期，具有較高的實(shí)時(shí)性，其采樣精度得到了保證。M序列的確定及其生成系統(tǒng)辨識(shí)需要的激勵(lì)信號(hào)應(yīng)使系統(tǒng)各頻率特性得到*好的反映。白噪聲是一種理想的激勵(lì)信號(hào)，但在工程上難以實(shí)現(xiàn)。二位式偽隨機(jī)M序列信號(hào)有近似白噪聲的特征，易于實(shí)現(xiàn)，因而本文選其作為系統(tǒng)辨識(shí)的激勵(lì)信號(hào)。

　　M序列的選用有兩個(gè)重要的參數(shù)需要確定：一為幅值，若其幅值過大，則可能超出伺服放大器線性區(qū)，帶來飽和非線性影響，幅值過小，則量化誤差、摩擦滯環(huán)等因素的影響較大，結(jié)合被控對(duì)象的特征和方便性，本文選用的激勵(lì)幅值為180°伺服電機(jī)轉(zhuǎn)角。另一參數(shù)為激勵(lì)時(shí)間，若激勵(lì)時(shí)間過長，采樣數(shù)據(jù)量大，可能會(huì)超出系統(tǒng)存儲(chǔ)容量，若過短，則系統(tǒng)激勵(lì)不充分，影響辨識(shí)精度，本文選擇7階M序列，共127位，觸發(fā)周期為250ms，激勵(lì)時(shí)間共為31750ms.這樣，系統(tǒng)采樣時(shí)間設(shè)為5ms，則采樣的數(shù)據(jù)僅為6250個(gè)，滿足系統(tǒng)存儲(chǔ)容量的限制。

　　結(jié)論本文通過多軸運(yùn)動(dòng)控制器PMAC的查詢功能采集系統(tǒng)的輸出信息，以偽隨機(jī)M序列為系統(tǒng)的輸入信息，以*小二乘法辨識(shí)閉環(huán)系統(tǒng)的模型，通過數(shù)學(xué)推導(dǎo)*終得到被控對(duì)象的模型。該方法簡單有效，不需要對(duì)系統(tǒng)添加任何的硬件和改動(dòng)，這對(duì)數(shù)控系統(tǒng)控制算法研究、參數(shù)整定以及故障診斷等提供了實(shí)用可行的路徑。