针对某2m望远镜消旋K镜转台,提出了一种基于Hankel矩阵奇异值分解的特征系统实现算法对系统的参数和阶次进行辨识.首先,以正弦扫描信号激励转台并同步采集位置反馈信息,利用谱分析法对测试数据进行分析,得到了系统的频率特性曲线;其次,对系统的Hankel矩阵进行奇异值分解,得到了K镜转台的结构模型;最后,采用特征系统实现算法对Hankel矩阵进行辨识,得到了K镜转台的参数模型.实验结果显示:K镜转台相对均衡的最小阶阶次为6阶,在系统的中低频段获得幅度±0.31 dB和相位±0.87°的辨识精度,相对于参数递阶辨识方法,分别提高了50.7％和23％.结果表明:该方法能够确定一个与系统外特性“等价”的相对均衡的最小阶状态空间模型,在辨识系统阶次和参数估计方面具有较好的可行性和实用性.
K镜转台 系统辨识 奇异值分解 特征系统实现算法 Hankel矩阵