数据采集系统的构成及数据库的建立数据采集系统的构成数据采集系统包括PXI、嵌入式控制器、数据采集卡和传感器等部分。PXI是一种面向复杂仪器系统的开放式工业标准，PXI总线机箱采用3UADLINKPXIS-25066槽机箱，为系统提供了坚固的模块化封装结构。嵌入式控制器采用NIPXI8176嵌入式控制器，通过Labview处理现场采集的数据。PXI总线多功能数据采集卡采用的是分辨率为16bit、16chA/D通道和2chD/A通道的NIPXI-6221采集卡，由数据采集端子把传感器上的数据经数据采集卡传送到嵌入式控制器上，以进行实时显示和保存。

　　数据采集系统的结构如示。系统采用Labview作为开发软件，它能根据用户需要设定采样频率、采样时间等参数来进行数据采集，并将波形实时显示在嵌入式控制器的界面上。采样的数据可同时保存成二进制文件和文本文件，以便在不同环境下对数据进行分析处理。

　　数据库的建立本文利用采集的数据进行模型辨识，以便能有效的控制系统中各参数的值，从而达到良好的控制效果。为了使辨识数据简单明了，现对这些数据进行了打包处理，将不同条件下所采集的不同信号进行分类，建成了立体式数据库，用字母表示为RXY，其中：R=BO，表示内环外环都开环；OL，表示外环开内环闭；BL，表示内环外环都闭环；X=01，02，030N，表示第n组数据；Y=R，参考输入信号；P，PMAC卡的输出信号；M，MOOG卡的输出信号；V，伺服阀的输出信号；J，液压缸的输出信号；3模型辨识及结果分析现以铁马工程中振动台的伺服阀为例，对其进行辨识，建立数学模型，并*终验证其有效性。文中用伪随机信号（M序列信号）作为辨识的输入信号对模型进行辨识。

　　本文从数据库中选取输入信号OL06P（即PMAC卡输出信号），MOOG卡输出信号OL06M和阀输出信号OL06V来对伺服阀的数学模型进行辨识。由于在Labview中已设定采样间隔为0001s，而对每一类信号来说都有上万个数据，本文选取其中一组共1000个数据（1s内采集得到的），这组数据可分成两部分，一部分作辨识，另一部分作验证：datai=data（1：500）；%取数据的前半部分用于模型的辨识。

　　datav=data（501：1000）；%取数据的后半部分用于模型的检验。

　　现场调试时，由于直接把MOOG卡调成了系数为1的比例环节，所以对内环整体的辨识也就是伺服阀的辨识。利用数据库中的数据对整个内环分别做ARX模型、ARMAX模型和状态空间模型的辨识，得到其数学模型，并运用模型验证与仿真函数compare来比较实际输出与模型输出，并且以图形的方式显示出来<4-5>，如所示。

　　由辨识结果可知，对于ARX模型，取m1=arx（ze，<881>）时，实测输出与仿真输出*接近，其匹配度为9024%；对于ARMAX模型，取m2=armax（ze，<3332>）时，实测输出与仿真输出*接近，其匹配度为9018%；对于状态空间辨识法，取m3=pem（ze）时，实测输出与仿真输出的匹配度为8993%.实际应用中一般选取阶次低、计算方便的模型作为实际系统的辨识模型。因此，这里选取ARMAX模型作为*终的辨识模型，且其数学模型为：实测输出与模型输出的比较曲线A（q）y（t）=B（q）u（t）+C（q）e（t）其中：A（q）=1-2.198q^-1+1.558q^-2-0.3438q^-3B（q）=-0.001726q^-2-0.003029q^-3-0.01222q^-4C（q）=1-1.328q^-1+0.4309q^-2+0.08235q^-3同理，可得到液压缸的数学模型。而伺服阀和液压缸即组成了整个液压振动台的数学模型，其ARMAX模型为：A（q）y（t）=B（q）u（t）+C（q）e（t）其中：A（q）=1-1.622q^-1+0.3245q^-2+0.299q^-3B（q）=0.009477q^-4-0.01942q^-5+0.01103q^-6C（q）=1-0.8616q^-1-0.3985q^-2+0.2853q^-34结论本文对铁马工程项目中液压振动台的结构模型进行了辨识，得出了其数学模型，并与原数学模型的阶跃响应进行了原数学模型与辨识后的数学模型阶跃响应的比较曲线比较，从可以看出，所选用的数据采集系统采集的数据和辨识方法得到的数学模型能够反映出实际系统的本质特性，且比原模型的控制效果更稳定。由此可知这种振动系统的结构配置和辨识方法都是正确的、可行的，为实际工程中的控制算法的设计提供了可靠的理论依据。