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动力学与控制学报 2017年第1期15卷 15-24页

作者：刘昊鹏朱云鹏罗忠韩清凯东北大学机械工程与自动化学院沈阳110819 谢菲尔德大学自动控制与系统工程系大连理工大学机械工程学院大连116023

针对多自由度非线性系统的动态模型辨识问题,基于NARX(Non-linear Autoregressive with Exogenous inputs)模型的建模方法,考虑系统的物理设计参数,建立非线性系统动态参数化模型.首先,根据系统输入、输出数据建立系统不同参数下的NARX... 详细信息

针对多自由度非线性系统的动态模型辨识问题,基于NARX(Non-linear Autoregressive with Exogenous inputs)模型的建模方法,考虑系统的物理设计参数,建立非线性系统动态参数化模型.首先,根据系统输入、输出数据建立系统不同参数下的NARX模型,并通过EFOR(Extended Forward Orthogonal Regression)算法对不同参数下NARX模型进行修正,以统一辨识得到的系统模型结构.随后,建立NARX模型系数与物理设计参数间的函数关系,得到多自由度非线性系统的动态参数化模型.以单输入、单输出两自由度非线性系统为例,根据数值仿真结果,对系统的动态参数化模型建模过程进行说明.最后,以带非线性涂层阻尼的悬臂梁作为试验对象,建立其动态参数化模型以反映其动力学特性.试验结果表明,非线性系统动态参数化模型能准确预测多自由度非线性系统的输出响应,为非线性系统的分析与优化设计提供了理论基础.

关键词：多自由度非线性系统动态参数化模型 NARX模型涂层阻尼悬臂梁

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多自由度非线性系统动态参数化模型建模方法研究

多自由度非线性系统动态参数化模型建模方法研究

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第十届动力学与控制学术会议

作者：刘昊鹏朱云鹏罗忠韩清凯东北大学机械工程与自动化学院谢菲尔德大学自动控制与系统工程系大连理工大学机械工程学院

针对多自由度非线性系统的动态模型辨识问题,基于NARX(Non-linear Autoregressive with Exogenous inputs)模型,在考虑系统物理设计参数的基础上,建立其非线性系统动态参数化模型。首先,根据系统的输入、输出数据建立其在不同参数下的N... 详细信息

针对多自由度非线性系统的动态模型辨识问题,基于NARX(Non-linear Autoregressive with Exogenous inputs)模型,在考虑系统物理设计参数的基础上,建立其非线性系统动态参数化模型。首先,根据系统的输入、输出数据建立其在不同参数下的NARX模型,并通过EFOR(Extended Forward Orthogonal Regression)算法对各参数下的NARX模型进行筛选、修正,以便统一其辨识得到的系统结构。随后,利用最小二乘法拟合得到NARX模型系数与物理设计参数之间的函数关系,由此建立多自由度非线性系统的动态参数化模型。接着以单输入、单输出两自由度非线性系统为例,对系统的动态参数化模型建模过程进行了详细的推导与说明,利用ode45数值仿真对模型进行了验证。最后,以带非线性涂层阻尼的悬臂梁为试验对象,建立其动态参数化模型以反映其动力学特性,将经过模型辨识所得输出与实际输出作对比,其结果如图1所示。该试验结果表明,所建立的非线性系统动态参数化模型,能够准确对多自由度非线性系统的输出响应进行预测。本文针对具有多频率、多模态的非线性多自由度及连续体系统,允许系统的参数变化范围大,所提出的建模方法为多自由度非线性系统辨识提供了新的思路,同时也为非线性系统的分析与优化设计提供了理论基础,具有实际应用价值。

关键词：多自由度非线性 NARX模型动态参数化模型涂层阻尼

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多自由度非线性系统动态参数化模型建模方法研究

多自由度非线性系统动态参数化模型建模方法研究

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第十届全国动力学与控制学术会议

作者：刘昊鹏朱云鹏罗忠韩清凯东北大学机械工程与自动化学院沈阳 110819 谢菲尔德大学自动控制与系统工程系英国 S13JD 大连理工大学机械工程学院大连 116023

针对多自由度非线性系统的动态模型辨识问题,基于NARX(Non-linear Autoregressivewith Exogenous inputs)模型,在考虑系统物理设计参数的基础上,建立其非线性系统动态参数化模型.首先,根据系统的输入、输出数据建立其在不同参数下的NARX... 详细信息

针对多自由度非线性系统的动态模型辨识问题,基于NARX(Non-linear Autoregressivewith Exogenous inputs)模型,在考虑系统物理设计参数的基础上,建立其非线性系统动态参数化模型.首先,根据系统的输入、输出数据建立其在不同参数下的NARX 模型,并通过EFOR(Extended Forward Orthogonal Regression)算法对各参数下的NARX 模型进行筛选、修正,以便统一其辨识得到的系统结构.随后,利用最小二乘法拟合得到NARX 模型系数与物理设计参数之间的函数关系,由此建立多自由度非线性系统的动态参数化模型.

关键词：多自由度非线性 NARX模型动态参数化模型涂层阻尼

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多自由度非线性系统的动态参数化建模方法研究

多自由度非线性系统的动态参数化建模方法研究

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作者：刘昊鹏东北大学

学位级别：硕士

系统辨识的主要目的是通过所得输入、输出数据推导出针对某个研究对象的一个或一系列数学模型,并基于这些模型对该系统进行分析、控制和预测。系统模型通常由两部分组成:模型结构和相关模型参数。传统建模过程中,一般只涉及对应某一工... 详细信息

系统辨识的主要目的是通过所得输入、输出数据推导出针对某个研究对象的一个或一系列数学模型,并基于这些模型对该系统进行分析、控制和预测。系统模型通常由两部分组成:模型结构和相关模型参数。传统建模过程中,一般只涉及对应某一工况的一组输入、输出数据,因而最终所建模型也只针对该特定工况,其模型结构和相关参数都是固定的。然而在实际工程应用中,基于动力学系统建立的数学模型,要求其参数是可变的,以反映系统由于外在(温度)或内在参数(刚度)改变而造成的工况变化,便于研究其动力学特性。数学模型根据其是否具有物理意义可分为数值模型和物理模型。而对系统建立物理模型时,需清楚其内部结构及动力学关系,因而在实际工程应用中具有局限性。而在不清楚系统内部结构的前提下,仅通过系统的输入和输出数据即可建立其数值模型,因而基于数值模型对系统进行动力学分析已被广泛应用于工程领域。但由于数值模型的模型项不具有物理意义,难以基于所建模型对系统进行动力特性分析。因而本文的主要目标在于将系统设计参数显示表达与模型项系数中,便于对系统就能行进一步分析、设计,并最终建立基于系统不同工况均具有统一结构的数学模型,即动态参数化模型,“动态”指该模型的当前输出在不断变化且与其过去输入、输出之间有关。该模型不同于传统意义上参数随时间变化的时变模型,其参数随工况改变而改变。一旦模型结构得以确定,对应不同工况下的相关模型参数都可通过计算得到,不仅便于对系统进行分析、设计,还能预测系统在不同工况下(刚度、阻尼等)的响应情况,因而具有很强的实际应用背景。本文主要研究内容如下:(1)针对单输入-单输出系统,结合传统算法,建立其动态参数化模型,通过仿真和试验验证该建模方法的可行性及预测精度。(2)通过相关算例总结出传统算法的局限,针对这些局限提出对算法进行迭代优化的假设,并由仿真和试验验证此假设,发展建模方法。(3)将建模对象由单输入-单输出系统扩展至单输入-多输出系统,探究相应的算法,提出一整套建模理论,同时分析系统不同输出之间的耦合关系对建模精度的影响,提出针对系统输入进行滤波以减少高阶振型对模型预测精度影响的假设,并进行仿真和试验验证。(4)总结传统模型项筛选准则出现的问题,结合机器学习的相关理论,对模型项筛选准则进行优化,通过仿真和试验验证经过优化的模型项筛选准则能否达到预期效果。

关键词：系统辨识单输入-单输出单输入-多输出动态参数化模型

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基于IEFOR算法的非线性系统动态参数化建模方法

基于IEFOR算法的非线性系统动态参数化建模方法

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第十六届全国非线性振动暨第十三届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议

作者：刘昊鹏马莹朱云鹏罗忠韩清凯东北大学机械工程与自动化学院沈阳 110819 谢菲尔德大学自动控制与系统工程系英国S13JD 大连理工大学机械工程学院大连116023

利用传统EFOR(Extended Forward Orthogonal Regression)算法对多自由度非线性系统建立动态参数化模型时，在一些特殊情况下，会筛选出错误模型项，进而导致所建模型无法准确反映系统动力学特性。针对这一问题，本文提出根据系统的输入... 详细信息

利用传统EFOR(Extended Forward Orthogonal Regression)算法对多自由度非线性系统建立动态参数化模型时，在一些特殊情况下，会筛选出错误模型项，进而导致所建模型无法准确反映系统动力学特性。针对这一问题，本文提出根据系统的输入、输出数据建立其在不同物理设计参数下的NARX(Non-linear Autoregressive with Exogenous Inputs)模型，并通过EFOR(Extended Forward Orthogonal Regression)算法对各参数下的NARX模型结构进行统一化，得到系统的初始化模型。随后，利用IEFOR(Iterative Extended Forward Orthogonal Regression)算法对该初始化模型进行修正，并由最简准则筛选出最优模型。在此基础上，建立NARX模型系数与物理参数之间的多项式函数关系，得到经IEFOR算法优化的多自由度非线性系统动态参数化模型。本文以单输入、单输出两自由度非线性系统为例，利用IEFOR算法对系统的动态参数化模型建模过程进行了详细推导说明，并通过数值仿真对模型进行了验证。最后，以带非线性涂层阻尼的悬臂梁为试验对象，利用试验数据建立其动态参数化模型，并将模型辨识所得输出与实际输出进行对比，其结果如图1所示。结果表明，基于IEFOR算法所建立的非线性系统动态参数化模型，能准确对多自由度非线性系统的输出响应进行预测。本文针对非线性多自由度及连续体系统，允许系统的参数变化范围大，所提出的IEFOR算法为传统EFOR算法的优化提供了新思路，涉及的建模方法丰富和发展了非线性系统建模理论，具有实际应用价值。

关键词：多自由度非线性动态参数化模型 IEFOR算法涂层阻尼

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