谭伟良

（1.中国科学院武汉物理与数学研究所 波谱与原子分子物理国家重点实验室，武汉 430071；2.中国科学院大学，北京 100049）

修正的ARMA模型在微悬臂系统辨识中的应用

谭伟良1,2

（1.中国科学院武汉物理与数学研究所 波谱与原子分子物理国家重点实验室，武汉 430071；2.中国科学院大学，北京 100049）

在力学显微镜和光力学的研究中，微悬臂是一种被广泛使用的微机械器件。为了了解微悬臂的模态信息，采用ARMA模型对微悬臂进行系统辨识和模态参数识别。针对观测噪声会使时间序列模型辨识精度变低的问题，研究如何将带有观测噪声的ARMA模型转化为无观测噪声的ARMA模型。得到微悬臂的ARMA模型后将其转化为连续系统的传递函数，再从传递函数中求出微悬臂的各模态参数。为了减小微悬臂对外力的延迟响应时间，根据系统辨识得到的模型，构造一个复原滤波器，微悬臂的位移信号通过这个复原滤波器后得到作用力信号。仿真及实验结果证明了所用的系统辨识、模态参数识别及信号复原方法的有效性。

振动与波；微悬臂；ARMA模型；系统辨识；模态参数识别；复原滤波器；信号复原

微悬臂器件不仅在应用领域如高精密测量（生物传感、力学显微镜等）被广泛应用[1]，在基础研究领域如在微纳光力学中研究宏观物体的量子效应等方面也受到广泛重视[2]。为了了解微悬臂的准确信息，有必要对微悬臂的模态参数进行识别。自回归滑动平均模型（ARMA模型）是一种精确、高分辨率的谱分析方法，是现代谱估计的常用模型，广泛用于系统辨识。……