检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：余伟梁恒辉 528000 广东省佛山市南海区狮山镇广云路33号

本发明涉及电机建模技术领域，具体涉及一种永磁同步电机的分数阶模型辨识方法及装置，所述方法为：首先建立永磁同步电机的分数阶传递函数，并对永磁同步电机的分数阶传递函数进行简化，得到永磁同步电机的分数阶模型；接着将分数阶模... 详细信息

标准号: CN111786601B

本发明涉及电机建模技术领域，具体涉及一种永磁同步电机的分数阶模型辨识方法及装置，所述方法为：首先建立永磁同步电机的分数阶传递函数，并对永磁同步电机的分数阶传递函数进行简化，得到永磁同步电机的分数阶模型；接着将分数阶模型的全部参数作为一个个体，确定个体中每个参数的取值范围；初始化p个个体，形成父代种群，采用改进差分进化算法对父代种群进行训练，从而得到一个优选个体，最后将所述优选个体中的参数作为永磁同步电机的分数阶模型参数，本发明建立的分数阶模型能够方便对永磁同步电机进行更加精确的控制。

关键词：分数阶永磁同步电机传递函数父代优选种群改进差分进化算法电机建模模型辨识模型参数初始化

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基于模型辨识的电动助力转向手感精确标定

基于模型辨识的电动助力转向手感精确标定

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SAECCE2020中国汽车工程学会年会

作者：谢常云徐帆王祥杨蔓谷玉川广州汽车集团股份有限公司汽车工程研究院

在电动助力转向系统(Electric Power Steering,EPS)的开发过程中,控制策略参数标定是非常重要的一环,直接影响了转向手感的好坏。前期研究大多集中于EPS 系统设计初期的机械参数优化和控制策略设计方面,对于开发后期基于实车的现场标定... 详细信息

在电动助力转向系统(Electric Power Steering,EPS)的开发过程中,控制策略参数标定是非常重要的一环,直接影响了转向手感的好坏。前期研究大多集中于EPS 系统设计初期的机械参数优化和控制策略设计方面,对于开发后期基于实车的现场标定少有涉及。为了在日益缩短的车型开发周期中提高转向手感开发质量,本文提出了一种EPS 精确标定方法。首先,本文分析建立了EPS 基础助力参数与转向力矩特性指标之间的理论模型。然后,根据实车客观试验结果,辨识得到理论模型参数。最后,基于得到的理论模型指导标定参数设定,达到转向力矩特性目标。实车试验结果表明该方法可通过两次客观试验精确满足目标设定要求,提高标定效率。

关键词：电动助力转向标定模型辨识转向手感

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对高阶对象的一种模型辨识方法

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软件导刊 2019年第5期18卷 62-64,68页

作者：李闯王亚刚上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

由于工业生产中的被控对象模型往往都是未知的,这对于系统整体的控制以及控制器参数的整定都带来极大不便,所以得到被控对象的精确等价模型尤为重要。提出了一种针对高阶对象的模型辨识方法,通过获取对象的输入输出数据,采用一定的变换... 详细信息

由于工业生产中的被控对象模型往往都是未知的,这对于系统整体的控制以及控制器参数的整定都带来极大不便,所以得到被控对象的精确等价模型尤为重要。提出了一种针对高阶对象的模型辨识方法,通过获取对象的输入输出数据,采用一定的变换方法得到对象的一阶加纯滞后或二阶加纯滞后模型。从被控对象模型和辨识出的模型Nyquist图以及单位阶跃响应方面,利用Matlab仿真对模型辨识度进行验证。仿真结果表明,该方法辨识出的被控对象模型拟合度高。

关键词：模型辨识高阶对象 Matlab仿真

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基于深度学习的CZ法硅单晶生长模型辨识与化料进程估计方法研究

基于深度学习的CZ法硅单晶生长模型辨识与化料进程估计方法研究

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作者：唐秦伟西安理工大学

学位级别：硕士

硅单晶作为半导体行业发展的主要原动力,已成为不可或缺的关键性材料,为生长出低缺陷的硅晶圆片,对现有生长工艺过程的研究具有重要意义,与此同时,深度学习在模型参数辨识以及图像处理方面的迅猛发展,也成为现阶段研究热点。本文主要研... 详细信息

硅单晶作为半导体行业发展的主要原动力,已成为不可或缺的关键性材料,为生长出低缺陷的硅晶圆片,对现有生长工艺过程的研究具有重要意义,与此同时,深度学习在模型参数辨识以及图像处理方面的迅猛发展,也成为现阶段研究热点。本文主要研究了晶体生长工艺中的等径阶段以及化料阶段,提出了基于深度学习的等径阶段辨识模型以及化料阶段分类模型。在等径阶段模型辨识方面,选择在恒拉速生长策略下,结合深度学习在参数辨识中的应用,提出一种基于LSTM神经网络的直径模型辨识方法,包括辨识网络结构以及训练算法等,从而使模型具有保存过去和现在关键信息的能力。首首先利用等径阶段加热器功率和直径数据以及支持向量机算法确定模型输入输出阶次和滞后阶次,进而使用本文设计的LSTM网络结构辨识加热器功率-直径的非线性大滞后模型,最后使用三层BP神经网络模型以及支持向量机模型作为对比实验。仿真结果表明,利用支持向量机算法确定硅单晶等径阶段直径模型阶次和滞后均满足理论值,且本文提出的LSTM神经网络相比于其他方法获得了更高精度的直径模型。在化料阶段分类模型方面,针对传统方法通过人工观察为主,可能造成误判等一系列不利影响。本文通过深度学习方法与化料过程图像分类相结合,将卷积神经网络作为研究对象,使用化料过程采集的图像数据,通过使用AlexNet网络以及对其在卷积层个数、卷积核大小两方面的调整,经过多次实验最终确定了一种基于CNN的化料阶段分类模型。仿真结果表明,本文提出的化料阶段分类模型取得了更高的准确率。

关键词： CZ法硅单晶模型辨识 LSTM神经网络 CNN分类模型

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高速三体船纵向运动模型辨识及减纵摇控制规律研究

高速三体船纵向运动模型辨识及减纵摇控制规律研究

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作者：姜高峰哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

在众多新型船舶中,三体船因其快速高效的航行特点、灵活稳定的船体设计以及在复杂恶劣环境中的稳定性能等诸多优点,在多项领域中都有着出色的应用,日益成为国内外新型船舶的重点研究发展方向。但由于三体船本身细长船体的特殊结构,使得... 详细信息

在众多新型船舶中,三体船因其快速高效的航行特点、灵活稳定的船体设计以及在复杂恶劣环境中的稳定性能等诸多优点,在多项领域中都有着出色的应用,日益成为国内外新型船舶的重点研究发展方向。但由于三体船本身细长船体的特殊结构,使得其在行驶中会产生较大的升沉与纵摇幅度,进而影响三体船的各方面性能,同时也制约了三体船的进一步应用。因此,本文的主要研究内容即为如何实现三体船的纵向减摇,进而使高速三体船的航行运动更加稳定。本文首先采用系统辨识的方法根据相关船模实验数据确定出三体船纵向运动数学模型,在此基础上使用T型翼和压浪板作为船舶的减摇附体,并进一步加入相关的控制算法进行仿真模拟,以此来达到高速三体船纵向减摇的目的。本文采用T型翼和压浪板作为三体船的减摇附体,分析了三体船在高速航行过程中的纵向运动情况。首先对三体船的运动模型与受力模型分别进行分析建立,应用ANSYS软件计算船体的各项水动力系数,并使用经典系统辨识方法中的最小二乘法以及现代辨识方法中的遗传算法分别对三体船拖拽水池实验数据进行拟合计算与分析辨识,得到可将输入信号转化为船体升沉力与纵摇力矩的三体船受力模型,并进一步对比研究两种系统辨识方法的优缺点。之后对减摇附体的数学模型进行分析建立,并模拟研究其实际减纵摇效果,通过CFD相关软件进行三体船纵向运动模拟仿真以及对减摇附体升、阻力系数的求解,分析选择出减摇效果最佳的减摇附体尺寸及安装位置。最后应用MATLAB Simulink建立多体船的纵向运动系统,并选用相关控制方法设计解耦控制器,一方面将减纵摇效果优化,最大程度减少三体船的纵摇幅度;另一方面减小整个系统中各环节之间的耦合作用,使其互不干扰。控制方法上决定采用传统PID控制以及模糊PID控制,并分别对比分析两种方法的减纵摇效果以及适用环境。经仿真实验结果最终分析可知,模糊PID的减纵摇控制效果优于传统PID控制方法,且在加入解耦控制器后整个三体船运动系统耦合作用明显减小,纵向减摇效果更为理想。

关键词：高速三体船模型辨识减摇附体解耦控制模糊控制

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基于二型模糊模型辨识的抽水蓄能机组性能劣化趋势预测研究

基于二型模糊模型辨识的抽水蓄能机组性能劣化趋势预测研究

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作者：邹雯华中科技大学

学位级别：硕士

抽水蓄能电站在电力系统中承担调峰、调频、事故备用等任务,逐步成为我国电力系统不可替代的调节工具。抽水蓄能机组是一个水-机-电耦合的复杂非线性系统,且绝大多数按可逆式设计,水轮机/发电机运行与电动机/水泵运行相互交替,且开机、... 详细信息

抽水蓄能电站在电力系统中承担调峰、调频、事故备用等任务,逐步成为我国电力系统不可替代的调节工具。抽水蓄能机组是一个水-机-电耦合的复杂非线性系统,且绝大多数按可逆式设计,水轮机/发电机运行与电动机/水泵运行相互交替,且开机、停机等工况切换频繁,导致异常振动、结构疲劳、运行方式破坏等各种故障与事故概率攀升。为提高机组稳定运行水平,抽水蓄能机组的故障预测一直是国内外学者的关注焦点及研究的关键性难题。为实现抽水蓄能机组故障预测,本文以抽水蓄能机组性能劣化趋势预测为突破口,利用模糊模型辨识的理论研究基础,解决区间预测核心问题;研究基于一型模糊集合理论和二型模糊集合理论的模糊模型辨识,致力于全面提升模糊模型建模精度,为后续区间预测模型建立奠定基础;深入探索机组故障预测策略,实现抽水蓄能机组性能劣化趋势区间预测。研究成果对提高我国抽水蓄能机组安全稳定运行水平具有重大理论研究意义和应用价值。论文的主要研究工作及创新性成果如下:(1)针对非线性系统建模研究需求,研究并建立非线性系统的T-S模糊模型,采用模糊C回归(Fuzzy C-Regression,FCR)聚类算法进行模糊空间划分,提出超平面型隶属度函数,以解决传统钟形高斯隶属度函数与FCR超平面聚类原型不匹配的难题,设计引力搜索算法多元优化框架,加速算法收敛,同时实现模糊模型高精度辨识;(2)深度融合二型模糊集合理论,拓展一型FCR聚类算法,提出改进的区间二型FCR聚类算法进行模糊空间划分,定义上下超平面聚类,直接推导上下超平面型隶属度函数,大幅提升T-S模糊模型辨识精度,为后续抽水蓄能机组性能劣化趋势区间预测模型建立奠定基础。(3)围绕机组故障预测研究,引入基于经验模态分解的信号分解算法,制定基于引力搜索算法的全局优化策略,以改进的区间二型FCR聚类算法为基础,提出抽水蓄能机组性能劣化趋势区间二型模糊区间预测模型,利用多指标评价体系,实现预测区间准确性及可靠性多尺度评估。

关键词：抽水蓄能机组模型辨识区间二型模糊C回归性能劣化趋势区间预测

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某型高速水力测功器模型辨识方法研究

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电子技术与软件工程 2019年第12期 110-111,112页

作者：李峰赵俊中国航发湖南动力机械研究所

本文基于某型高速水力测工器初始试验数据,通过系统辨识的方法,建立水力测工器模型,并进行了有效验证,验证结果表明,通过该方法建立的水力测工器模型能够满足逼真度要求。

关键词：水力测工器模型辨识建模

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凝结水节流的动态特性分析及模型辨识

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电力科学与工程 2019年第1期35卷 62-66页

作者：赵征孙昊天杨蕃华北电力大学控制与计算机工程学院河北保定071003

为了满足新能源电网的需求,火电机组的变负荷能力必须提高。而凝结水节流可以通过利用机组蓄能,快速、有效地激发机组的变负荷能力,满足电网的需要。以某电厂350 MW超临界火电机组为例,分别在95%工况、85%工况和75%工况进行除氧器上水... 详细信息

为了满足新能源电网的需求,火电机组的变负荷能力必须提高。而凝结水节流可以通过利用机组蓄能,快速、有效地激发机组的变负荷能力,满足电网的需要。以某电厂350 MW超临界火电机组为例,分别在95%工况、85%工况和75%工况进行除氧器上水门节流和凝泵变频节流试验,对节流过程中相关参数变量进行分析,研究不同负荷下机组的动态特性;结合粒子群智能算法完成不同工况、不同节流方式的模型辨识,比较两种控制方式的控制效果。结果表明:凝结水节流量越大,机组提升负荷的能力越强;不同条件下采用粒子群智能算法辨识得到的模型与机组实际的动态特性曲线高度吻合,除氧器上水门节流快速提升机组负荷的能力要优于凝泵变频节流,为大机组控制优化提供参考。

关键词：凝结水节流变负荷能力动态特性模型辨识

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基于dSPACE的电动舵机的模型辨识

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汽车实用技术 2019年第10期45卷 97-99页

作者：贾军涛崔盈利冯子亮邢台职业技术学院汽车系河北邢台054035

文章以某型号电动舵机(EMA)为例,建立数学模型,搭建了半实物仿真测试平台。其中,上位机采用dSPACE标准组件系统,在Simulink中建立仿真模型,控制界面采用ControlDesk软件设计,可实现在线调整控制参数,实时监控相关变量。在所搭建的半物... 详细信息

文章以某型号电动舵机(EMA)为例,建立数学模型,搭建了半实物仿真测试平台。其中,上位机采用dSPACE标准组件系统,在Simulink中建立仿真模型,控制界面采用ControlDesk软件设计,可实现在线调整控制参数,实时监控相关变量。在所搭建的半物理仿真平台上对该型号的电动舵机进行了模型辨识,结果表明,该仿真平台能够满足电动舵机的辨识要求,相对于正弦扫频信号,M序列的辨识效果更加令人满意。

关键词： dSPACE 电动舵机模型辨识

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直拉硅单晶生长中晶体直径模型辨识方法研究

直拉硅单晶生长中晶体直径模型辨识方法研究

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作者：杨曼西安理工大学

学位级别：硕士

太阳能光伏产业和大规模集成电路的快速发展,对半导体行业提出能够生产直径更大、质量更高单晶硅的要求,目前制备高品质硅单晶的最常用方法为直拉法(CZ法)。在实际使用直拉法生长硅单晶时,通常通过改变两个关键变量-拉速和热场温度来控... 详细信息

太阳能光伏产业和大规模集成电路的快速发展,对半导体行业提出能够生产直径更大、质量更高单晶硅的要求,目前制备高品质硅单晶的最常用方法为直拉法(CZ法)。在实际使用直拉法生长硅单晶时,通常通过改变两个关键变量-拉速和热场温度来控制晶体直径。并且,由于晶体生长过程中存在三个特性:一是晶体直径对拉速和热场温度变化的响应存在时间滞后的特性,二是晶体生长过程体现非线性特性,三是晶体生长过程中的各种参数随时间缓慢变化特性。为获得等直径、高品质的硅单晶,通过建立两个变量和晶体直径之间的模型,以此对晶体直径进行控制是较为有效的办法。因此,本文研究重点是:通过数据分析得到直径受拉速和热场温度影响的模型。由于晶体生长过程中涉及多个变化过程和多个变量,使用机理建模方法所建立的模型变量较多并且难以准确求解,因此本文采用基于系统真实数据建立系统模型的思想。在模型辨识方面,分为三部分,分别为拉速-晶体直径模型辨识,热场温度-晶体直径模型辨识和同时考虑热场温度和提拉速度对晶体直径影响的模型辨识。辨识步骤为:第一步确定模型阶次和输出对输入量变化响应的时间滞后,第二步进行模型参数辨识。首先,在晶体生长过程中,采集由两个变量变化引起的晶体直径明显改变阶段的数据,并对数据进行预处理操作;其次,辨识模型的结构,第一步利用三层前馈网络和模糊逼近分别确定提拉速度和热场温度的模型阶次,第二步利用行列式比值法确定滞后阶次;最后,在确定模型结构后,基于改进深度信念网络算法辨识提拉速度-晶体直径和热场温度-晶体直径的模型参数。将提拉速度和热场温度作为输入,晶体直径作为输出的非线性模型,基于改进的卷积神经网络算法辨识模型参数。仿真实验表明,本文辨识所得的滞后阶次和模型阶次均符合经验值,并且本文所改进的深度信念网络辨识方法和卷积神经网络辨识方法较传统辨识方法而言,具有更高的模型辨识精度。

关键词：硅单晶模型辨识深度信念网络连续受限玻尔兹曼机卷积神经网络

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