检索结果-内蒙古大学图书馆

仪器仪表学报 2008年第3期29卷 477-482页

作者：滕勤马标徐科军合肥工业大学机械与汽车工程学院合肥230009 合肥工业大学电气与自动化工程学院合肥230009

同时利用稳态和动态校准数据,辨识了基于Hammerstein模型的热膜式空气质量流量(MAF)传感器的模型结构。在用多项式逼近静态非线性特性的基础上,动态线性环节分别选取带外生输入的自回归(ARX)模型、输出误差(OE)模型和Box-Jenkins(BJ)模... 详细信息

同时利用稳态和动态校准数据,辨识了基于Hammerstein模型的热膜式空气质量流量(MAF)传感器的模型结构。在用多项式逼近静态非线性特性的基础上,动态线性环节分别选取带外生输入的自回归(ARX)模型、输出误差(OE)模型和Box-Jenkins(BJ)模型结构,采用交叉准则法进行参数估计和阶次选择,通过残差分析和仿真比较对模型进行检验。结果表明,用估计数据选择阶次时,最终预报误差(FPE)准则与最终输出误差(FOE)准则具有良好的一致性,基于预测误差法的2阶OE模型和BJ模型均可用于热膜式空气质量流量传感器Hammerstein模型动态线性环节的建模。

关键词：热膜式空气质量流量传感器 Hammerstein模型模型结构辨识

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复杂系统模型结构辨识问题

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华中理工大学学报 1992年第4期20卷 61-68页

作者：李天民华中理工大学计算中心

本文给出了复杂系统模型结构辨识问题的基本假设和定义;论述了结构辨识的基本问题;证明了模型结构辨识问题可以看作是根据有限观测数据并利用建模时采用的外部准则来选择模型结构和参数的问题.文中分析了无偏结构的必要条件和模型筛选... 详细信息

本文给出了复杂系统模型结构辨识问题的基本假设和定义;论述了结构辨识的基本问题;证明了模型结构辨识问题可以看作是根据有限观测数据并利用建模时采用的外部准则来选择模型结构和参数的问题.文中分析了无偏结构的必要条件和模型筛选用的几个基本的外部准则,讨论了观测数据分割问题.

关键词：复杂系统模型模型结构辨识

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基于稀疏表示和自组织神经网络的工业过程预测控制方法

基于稀疏表示和自组织神经网络的工业过程预测控制方法

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作者：刘昕怡中南大学

学位级别：硕士

为了促进工业绿色低碳发展和推动工业数字化、智能化转型,工业过程控制技术的研究和应用是重中之重。模型预测控制是目前公认能够有效处理多变量复杂过程的控制算法,并在众多领域得到了广泛应用。然而,随着生产工艺的不断升级和生产规... 详细信息

为了促进工业绿色低碳发展和推动工业数字化、智能化转型,工业过程控制技术的研究和应用是重中之重。模型预测控制是目前公认能够有效处理多变量复杂过程的控制算法,并在众多领域得到了广泛应用。然而,随着生产工艺的不断升级和生产规模的不断扩大,工业生产过程正朝着大型化、复杂化的方向迈进。在实际工业应用中模型预测控制仍存在一定的局限性。一方面,由于工业过程的工艺机理极其复杂,难以直接通过机理知识推理出其模型结构。模型结构未知的问题不仅影响了模型的精度,而且会造成控制性能的下降。另一方面,由于工业过程往往存在运行状态波动的复杂特性,模型预测控制需要建立多个局部预测控制器来保证控制性能满足需求。这种控制策略带来了繁重的计算负担,使得难以满足控制任务的实时性要求。鉴于此,本文针对模型预测控制在实际工业应用中遇到的模型结构未知和控制实时性的问题开展控制方法研究。本文的主要研究成果为:(1)针对模型预测控制在实际工业应用中遇到的模型结构未知的问题,本文提出了一种基于稀疏表示和前馈神经网络的模型预测控制方法,仅依靠少量的过程运行数据就能够准确辨识出模型结构并实现工业过程的关键状态变量稳定跟踪控制。首先,引入了过参数化的Hammerstein模型来描述工业过程,根据少量的过程运行数据构造稀疏重构问题并求解得到稀疏向量。然后,对稀疏向量执行三个补偿策略推导出工业过程的模型结构。接着,参考辨识出的模型结构建立了最优结构的前馈神经网络,并将其作为预测模型嵌入到模型预测控制框架中,通过序列二次规划方法求解出最优控制序列。最后,在数值仿真案例和连续搅拌反应釜过程上进行了实验,验证了所提出方法的可行性和有效性。(2)针对模型预测控制在实际工业应用中遇到的控制实时性的问题,本文提出了一种基于自组织模糊神经网络的多工况显式模型预测控制方法,能够大幅度缩减计算时间并且在面对多工况工业过程时也能够保持优异的控制性能。为了学习到多工况显式控制律,本文采用了一种多工况神经网络显式控制律学习框架并使用了自组织模糊神经网络来描述多工况显式控制律。在训练过程中,首先在损失函数中加入了可塑权重巩固项,通过调整对旧工况控制性能影响小的网络参数来提高新工况的控制性能,使得显式控制律能够适应小范围工况变化。接着,提出了一种基于数据覆盖率的径向基神经元生长机制,通过增加新的径向基神经元来学习新工况的控制策略,使得显式控制律能够适应大范围工况变化。最后,在数值仿真案例和连续搅拌反应釜过程上进行了实验,验证了所提出方法的可行性和有效性。图26幅,表11个,参考文献89篇

关键词：稀疏表示模型结构辨识模型预测控制自组织模糊神经网络显式模型预测控制

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固定翼飞行器气动参数辨识技术应用研究

固定翼飞行器气动参数辨识技术应用研究

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作者：赵岩厦门大学

学位级别：硕士

本文研究利用多种参数辨识技术确定飞机纵向运动模型的参数问题，选取飞机纵向小扰动线性运动方程作为辨识模型，以外加激励重复激发某型飞机纵向飞行模态，并以其中有效飞行实测数据为例分别采用方程误差法和输出误差法从时域和频域的... 详细信息

本文研究利用多种参数辨识技术确定飞机纵向运动模型的参数问题，选取飞机纵向小扰动线性运动方程作为辨识模型，以外加激励重复激发某型飞机纵向飞行模态，并以其中有效飞行实测数据为例分别采用方程误差法和输出误差法从时域和频域的角度辨识了模型中的气动参数，同时对辨识结果以及辨识过程中发现的问题进行了分析研究。\n 本文所做的主要工作如下所述。\n 1.在系统辨识算法方面，介绍近年来应用于飞行器气动参数辨识比较成熟的线性回归法和极大似然法基本理论，构建基于该理论的辨识方法;对比两种辨识算法各自的特点，分别比较它们在时域下和频域下的算法。\n 2.在辨识实验设计方面，构建飞行器辨识模型，介绍应用于飞行器气动参数辨识中常用的激励信号，对比研究各激励信号的优缺点，获得适用于飞行器气动参数辨识领域输入激励的选取原则。与此同时，研究飞行数据测量技术以及数据相容性分析技术在飞行器系统辨识中的应用。\n 3.在飞行辨识方面，利用无人机平台，采用外加激励对飞机纵向飞行模态进行激发，对比分析多组飞行数据，选取效果显著的飞行实测数据组，采用多种方法对飞机纵向主要气动参数进行辨识，验证飞行试验辨识技术方案的可行性以及辨识理论的有效性。\n 4.在数据处理方面，研究去除实测数据噪声的有效措施，同时，针对频域辨识，研究提高飞行数据时频转换精度的方法，以期改善辨识结果，提高辨识精度。

关键词：气动参数辨识无人机飞行试验方程误差法输出误差法模型结构辨识

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微小型倾转旋翼飞行器直升机模态辨识建模研究

微小型倾转旋翼飞行器直升机模态辨识建模研究

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作者：赵滨南京航空航天大学

学位级别：硕士

本文针对南南航南航南南学设计的某微小型倾转旋翼飞行器,对基于系统辨识的飞行器建模方法进行了研究。全文研究工作包括如下四个部分:首先,建立微小倾转旋翼飞行器在直升机模态下的六自由度运动方程,并通过小扰动线性化与纵向、横向解... 详细信息

本文针对南南航南航南南学设计的某微小型倾转旋翼飞行器,对基于系统辨识的飞行器建模方法进行了研究。全文研究工作包括如下四个部分: 首先,建立微小倾转旋翼飞行器在直升机模态下的六自由度运动方程,并通过小扰动线性化与纵向、横向解耦得到角速率传递函数模型,为微小型倾转旋翼飞行器的模型结构辨识提供模型集。其次,设计了微小型倾转旋翼飞行器地面模拟飞行实验支架及数据采集装置,用于采集微小倾转旋翼飞行器的角速率等实验数据。然后,设计微小倾转旋翼飞行器的辨识实验,包括输入信号的设计,采样频率及数据长度的选择,实验数据预处理等。最后,基于实验数据及角速率模型集,利用按损失函数定阶的方法确定角速率的优化模型结构;利用非线性可分离的最小二乘法进行了角速率模型参数的辨识,模型验证表明该方法得到的辨识模型准确性较高,弥补了传统辨识方法的不足。

关键词：倾转旋翼系统辨识最小二乘法非线性可分离的最小二乘辨识实验模型结构辨识

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大型超声速风洞的建模方法研究

大型超声速风洞的建模方法研究

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作者：刘闪东北大学

学位级别：硕士

大型超声速风洞是高速空气动力学理论的重要实验平台。为达到更高的控制精度,必须建立准确的超声速风洞数学模型。本文以超声速风洞为研究对象,以服务于高精度控制器的设计为目的,建立超声速风洞系统模型。通过对超声速风洞系统结构、... 详细信息

大型超声速风洞是高速空气动力学理论的重要实验平台。为达到更高的控制精度,必须建立准确的超声速风洞数学模型。本文以超声速风洞为研究对象,以服务于高精度控制器的设计为目的,建立超声速风洞系统模型。通过对超声速风洞系统结构、运行方式、吹风试验过程及其控制系统的分析,得到风洞建模的关键参数;并在此基础上,针对超声速风洞系统的动态、强烈非线性、内部变量可测的特点,提出对超声速风洞划分子模块进行建模的研究策略,即把整个超声速风洞模型划分为主调压阀系统和空气流场两个子模块,采用不同的辨识策略,分别进行建模。将主调压阀使用线性动态模型表示,利用行列式比定阶法确定了模型阶数,并利用批处理最小二乘法进行参数的辨识,得到主调压阀线性模型。分析线性模型精度达不到要求的原因,结合实验与分析,得出主调压阀系统在一定时间内呈现不连续非线性动态特性的结论。因此为提高模型精度,将主调压阀系统表示为带有非线性动态部分与线性动态部分的块状结构模型。针对主调压阀的特殊模型结构,本文基于Kalman滤波算法,提出了一种递归辨识算法来估计模型未知参数。由此建立了主调压阀的高精度模型。对于主调压阀系统的在线辨识结果验证了所选模型结构以及算法的有效性。在分析空气流场特性的基础上,针对空气流场的动态、非线性特性,将空气流场近似为一个由非线性静态部分与线性动态部分组成的Hammerstein块状结构模型。针对这一模型结构,本文基于行列式比定阶法,提出一种估计Hammerstein模型阶数的方法。为实现对空气流场的实时控制,需要对参数进行实时估计,因此采用递推最小二乘法在线辨识空气流场模型的参数。最后通过实验验证了对空气流场所选模型结构以及算法的有效性。采用划分子模块的建模策略以及基于块状结构的非线性系统来建立超声速风洞模型,可以使模型具有较高预测精度,有利于高精度控制器的设计。

关键词：超声速风洞建模子模块模型结构辨识参数辨识

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适用于电传飞控直升机的飞行实验数据快速频域辨识方法

适用于电传飞控直升机的飞行实验数据快速频域辨识方法

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作者：郑强马钊 710076 陕西省西安市雁塔区锦业路129号

本发明属于直升机模型辨识领域，提供一种适用于电传飞控直升机的飞行实验数据快速频域辨识方法，包括以下步骤：步骤1：数据野值的剔除与补正、低通滤波、传感器位置校正以及数据相容性检查和数据重建；步骤2：将飞行实验数据转换成频... 详细信息

标准号: CN109684599A

本发明属于直升机模型辨识领域，提供一种适用于电传飞控直升机的飞行实验数据快速频域辨识方法，包括以下步骤：步骤1：数据野值的剔除与补正、低通滤波、传感器位置校正以及数据相容性检查和数据重建；步骤2：将飞行实验数据转换成频域，并构建辨识模型，采用完全线化的状态空间模型；步骤3：快速初值估计，得到待辨识参数的初值估计θ；步骤4：模型结构辨识，在进行下一步辨识之前，对这些参数进行取舍；步骤5：快速频域输出误差。本发明根据各个待辨识参数收敛速度不同的特点设计了加速优化算法，进一步提高了计算效率，实现了对频谱较为细致的描述，同时又保证了计算量。

关键词：辨识初值估计飞行实验频域数据转换成频域模型结构辨识状态空间模型传感器位置数据相容性直升机模型辨识模型参数收敛低通滤波计算效率输出误差数据重建优化算法计算量频谱补正构建线化校正剔除直升机检查保证

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基于T‑S模型的气动比例阀模糊滑模自适应控制方法

基于T‑S模型的气动比例阀模糊滑模自适应控制方法

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作者：余锡钱龚升山戴逸民 201612 上海市松江区民益路201号30号楼4楼

本发明提供了一种基于T‑S模型的气动比例阀模糊滑模自适应控制方法，其特征在于，步骤为：第一步、T‑S模型结构辨识；第二步、采用最小二乘支持向量机辨识T‑S模型参数；第三步、基于辨识出的模型T‑S模型设计模糊自适应控制器，对气动伺... 详细信息

标准号: CN104483832B

本发明提供了一种基于T‑S模型的气动比例阀模糊滑模自适应控制方法，其特征在于，步骤为：第一步、T‑S模型结构辨识；第二步、采用最小二乘支持向量机辨识T‑S模型参数；第三步、基于辨识出的模型T‑S模型设计模糊自适应控制器，对气动伺服系统进行控制，使得被控对象压力跟踪给定的参考信号。本发明以气动伺服系统为研究对象，以其输入输出数据辨识对象的T‑S模型，然后基于辨识的模型实现对气动伺服系统控制。与现有的PID控制相比，采用本发明提供的控制方式，比例阀的输出压力的振荡和过冲明显变小，实现压力的平滑控制。本控制方式可以动态地适应被控对象的不确定因素。

关键词：辨识气动伺服系统被控对象控制方式最小二乘支持向量机模糊自适应控制器模型结构辨识输入输出数据气动比例阀自适应控制模糊滑模模型参数模型设计模型实现平滑控制输出压力压力跟踪研究对象比例阀振荡变小

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多轴数控伺服控制系统模型辨识方法

多轴数控伺服控制系统模型辨识方法

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作者：游有鹏张礼兵 210016 江苏省南京市白下区御道街29号

本发明公开了一种多轴数控伺服控制系统模型辨识方法,它通过综合运用支持向量机、粒度计算、系统辨识、免疫算法、微粒群算法等多种交叉学科的先进理论和方法提高了系统模型的建模精度，采用二维搜索算法和支持向量机相结合的思想对数... 详细信息

标准号: CN102707661A

本发明公开了一种多轴数控伺服控制系统模型辨识方法,它通过综合运用支持向量机、粒度计算、系统辨识、免疫算法、微粒群算法等多种交叉学科的先进理论和方法提高了系统模型的建模精度，采用二维搜索算法和支持向量机相结合的思想对数控伺服控制系统的模型结构进行辨识，提高了模型结构辨识精度；并采用基于信息粒度支持向量机方法对数控伺服控制系统的模型参数进行辨识，同时采用基于交叉变异功能的免疫微粒群优化算法对信息粒度支持向量机的参数进行优化，改善了辨识效果。本发明能有效地提高系统的辨识精度，为数控系统独立轴伺服控制和多轴联动伺服控制提供了准确的控制模型。

关键词：向量机伺服控制系统数控伺服控制辨识算法模型结构辨识辨识精度辨识效果参数进行二维搜索交叉变异交叉学科控制模型粒度计算免疫算法免疫微粒模型辨识模型参数模型结构数控系统系统辨识系统模型先进理论优化算法综合运用对信息相结合建模联动优化

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基于T-S模型的气动比例阀模糊滑模自适应控制方法

基于T-S模型的气动比例阀模糊滑模自适应控制方法

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作者：余锡钱龚升山戴逸民 201612 上海市松江区民益路201号30号楼4楼

本发明提供了一种基于T-S模型的气动比例阀模糊滑模自适应控制方法，其特征在于，步骤为：第一步、T-S模型结构辨识；第二步、采用最小二乘支持向量机辨识T-S模型参数；第三步、基于辨识出的模型T-S模型设计模糊自适应控制器，对气动伺... 详细信息

标准号: CN104483832A

本发明提供了一种基于T-S模型的气动比例阀模糊滑模自适应控制方法，其特征在于，步骤为：第一步、T-S模型结构辨识；第二步、采用最小二乘支持向量机辨识T-S模型参数；第三步、基于辨识出的模型T-S模型设计模糊自适应控制器，对气动伺服系统进行控制，使得被控对象压力跟踪给定的参考信号。本发明以气动伺服系统为研究对象，以其输入输出数据辨识对象的T-S模型，然后基于辨识的模型实现对气动伺服系统控制。与现有的PID控制相比，采用本发明提供的控制方式，比例阀的输出压力的振荡和过冲明显变小，实现压力的平滑控制。本控制方式可以动态地适应被控对象的不确定因素。

关键词：气动伺服系统辨识模糊自适应控制器模型结构辨识气动比例阀自适应控制对象压力进行控制模型参数模型设计模型实现输入输出数据辨识研究对象比例阀动态地向量机平滑振荡滑模模糊跟踪

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