检索结果-内蒙古大学图书馆

本发明提出一种采用ARX系统辨识模型的钢绞线张力识别方法，属于钢绞线张力测试技术领域，所述识别方法包含，构建钢绞线的ARX模型；构建钢绞线张力的识别指标；根据所建立的钢绞线的ARX模型，进行试验分析，建立钢绞线张力随识别指标之间的函数关系；通过所建立的钢绞线张力随识别指标之间的函数关系对钢绞线张力进行识别。本发明方法采用系统辨识方法能够有效识别钢绞线张力引起的系统导波传播特性变化，以ARX系统辨识模型参数作为特征向量，构建预应力钢绞线张力识别指标I_stf，随钢绞线张力增大，拟合效果良好，识别度高。

关键词：钢绞线构建系统辨识模型函数关系预应力钢绞线传播特性试验分析特征向量系统辨识有效识别张力测试识别度导波拟合

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

舰用柴油机建模方法综述

引用

船舶工程 2005年第2期27卷 58-61页

作者：郭江华梁述海王英辉陈国钧海军工程大学动力工程学院武汉430033 大连轻工业学院艺术与信息工程学院大连116110

作为舰船动力系统的关键部件,柴油机是一个很复杂的系统,它的稳态和动态性能分析、控制必须借助于建模和计算机仿真.文章总结了目前国内外柴油机建模的主要方法,并对各种方法进行了分析和比较.

关键词：柴油机建模线性化模型准稳态模型充排模型压力波模型系统辨识模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

改进型BP神经网络的非线性多模型自适应控制

引用

电光与控制 2021年第8期28卷 1-5页

作者：王素珍刘建锋青岛理工大学山东青岛266000

针对一类参数未知的非线性离散系统,提出一种基于改进型BP神经网络的多模型控制方法。首先将非线性系统表示为线性部分和非线性部分。当非线性部分对系统影响较小时,则直接采用基于固定模型和自适应模型而设计的鲁棒控制器对系统进行控... 详细信息

针对一类参数未知的非线性离散系统,提出一种基于改进型BP神经网络的多模型控制方法。首先将非线性系统表示为线性部分和非线性部分。当非线性部分对系统影响较小时,则直接采用基于固定模型和自适应模型而设计的鲁棒控制器对系统进行控制;而当非线性部分对系统影响较大时,则采用基于改进的BP神经网络的自适应控制。其次,利用切换准则对控制输入进行平滑切换并给出了稳定性证明。最后,仿真结果表明所提方法能提高系统控制品质、减少控制信号的振荡。

关键词：多模型控制非线性改进型BP神经网络系统辨识模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于神经网络辨识的水电机组轴瓦温度预测

基于神经网络辨识的水电机组轴瓦温度预测

引用

作者：唐勇华中科技大学

学位级别：硕士

该研究应用神经网络辨识技术,针对轴瓦温度系统兼有静态和动态的非线性特性,融合能反映非线性静态特性的多层前向神经网络辨识模型和能反映非线性动态特性的反馈神经网络辨识模型,形成一种新的神经网络辨识模型,并用BP算法对网络模型进... 详细信息

该研究应用神经网络辨识技术,针对轴瓦温度系统兼有静态和动态的非线性特性,融合能反映非线性静态特性的多层前向神经网络辨识模型和能反映非线性动态特性的反馈神经网络辨识模型,形成一种新的神经网络辨识模型,并用BP算法对网络模型进行训练.运用该辨识模型,对水电机组轴瓦温度与影响瓦温变化的主要因素之间所客观存在的,但是用常规解析方法难以描述的映射关系进行表达,成功地建立了水电机组轴瓦温度预测模型,实现了对轴瓦温度及其变化趋势的预测;针对传统BP算法收敛速度慢、局部最小难以克服的缺点,对BP算法进行改进,引入误差分布函数、动量项因子和组合转移函数,在很大程度上克服原有算法的局部最小问题,获得全局最小解,而且加快了网络的收敛速度.该研究还建立了一个基于工况的轴瓦温度运行历史数据库和故障数据库,为进一步建立故障诊断的推理规则做了准备.

关键词：水电机组轴瓦温度预测神经网络系统辨识模型 BP算法故障数据库故障诊断

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于ANN辨识理论的油田井组注采规律及动态开发指标计算模型研究

基于ANN辨识理论的油田井组注采规律及动态开发指标计算模型研究

引用

作者：程亮大庆石油学院

学位级别：硕士

传统的开发指标计算多采用建立在大量原始数据基础上的经验公式和拟合公式的传统的系统辨识方法。对于非线性系统往往不能得到满意的辨识结果,得不到全局最优解。神经网络对非线性系统辨识的主要吸引力在于:多层前馈神经网络能够以任意... 详细信息

传统的开发指标计算多采用建立在大量原始数据基础上的经验公式和拟合公式的传统的系统辨识方法。对于非线性系统往往不能得到满意的辨识结果,得不到全局最优解。神经网络对非线性系统辨识的主要吸引力在于:多层前馈神经网络能够以任意精度逼近非线性映射,给复杂系统的建模带来了新途径;特有的学习能力使其能适应系统或环境的变化;并行计算特点,使其有潜力快速实现大量复杂的运算;分布式信息存储与处理结构,使其具有容错性;多输入多输出结构可方便的进行多变量系统的辨识。因此,神经网络在非线性系统辨识中的应用具有很重要的研究价值和广泛的应用前景。油田井组注采系统属于非线性动态系统,具有不确定性和模糊性,所以适宜采用神经网络辨识理论对系统建立辨识模型,研究高效的辨识算法,进而对开发指标进行预测。本课题的研究,对油藏生产管理、产量预测和规划安排意义重大。论文研究了神经网络辨识的基本理论、特点和步骤,建立了地层压力预测的辨识模型,提出一种改进的BP算法,将其应用到油田井组注采系统,预测结果证明了模型和算法的有效性。针对传统神经网络在解决系统过程式输入和时间顺序依赖性的系统辨识容易产生模型复杂化,算法难以收敛等问题,论文研究了一种输入输出均为时变函数的前馈过程神经网络辨识模型,提出了基于函数正交基展开的梯度下降算法和遗传—模拟退火算法作为其辨识算法,对产油量和产水量进行预测,结果令人满意。针对传统Elman网络难以直接对输入输出均为时变函数的动态系统进行辨识,论文提出了一种Elman型反馈过程神经网络模型。Elman型反馈过程神经网络与传统Elman网络在结构上类似,区别在于Elman型反馈过程神经网络的输入和相应的连接权均可以是时变函数,对Elman网络进行时域上的扩展。论文中给出了Elman型反馈过程神经网络的拓扑结构和学习算法,通过对采出程度的预测,证明了模型和算法的有效性。

关键词：神经网络系统辨识系统辨识模型开发指标预测辨识算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于DBN‑ARX模型的非线性系统建模方法

一种基于DBN‑ARX模型的非线性系统建模方法

引用

作者：彭辉徐文权曾小勇周锋田晓盈 410083 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号

本发明公开了一种基于DB型的非线性系统建模方法，针对一类复杂的工业生产过程等系统，在难以获取其精确机理数学模型的情况下，可以采用DBN‑ARX模型来描述系统的动态特性。本发明运用深度学习技术、局部线性化方法以及状态相依ARX模型... 详细信息

标准号: CN107748543A

本发明公开了一种基于DB型的非线性系统建模方法，针对一类复杂的工业生产过程等系统，在难以获取其精确机理数学模型的情况下，可以采用DBN‑ARX模型来描述系统的动态特性。本发明运用深度学习技术、局部线性化方法以及状态相依ARX模型结构构建出DBN‑ARX模型结构，并实现对该模型的参数优化估计。与现有的技术相比，本发明可以显著提高系统辨识模型的预测精度和鲁棒性，适合于一般具有光滑非时变非线性系统的建模问题，对于基于计算机数值仿真分析的实际工程设计和参数优化问题具有较高的实用价值。

关键词：模型结构非线性系统建模计算机数值仿真参数优化问题工业生产过程机理数学模型系统辨识模型非线性系统局部线性化参数优化动态特性实际工程非时变鲁棒性构建建模光滑预测分析学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于LWDNN-ARX模型的非线性系统建模方法

基于LWDNN-ARX模型的非线性系统建模方法

引用

作者：彭辉童立张丁匀吴锐 410083 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号

本发明公开了一种基于LWDNN‑ARX模型的非线性系统建模方法，针对实际工业生产过程中普遍难以获得复杂非线性系统机理数学模型的情况，采用鲁棒性好、精度高的LWDNN‑ARX模型来描述系统的动态特性。本发明运用线性加权两个深度神经网络、... 详细信息

标准号: CN110018675A

本发明公开了一种基于LWDNN‑ARX模型的非线性系统建模方法，针对实际工业生产过程中普遍难以获得复杂非线性系统机理数学模型的情况，采用鲁棒性好、精度高的LWDNN‑ARX模型来描述系统的动态特性。本发明运用线性加权两个深度神经网络、局部线性化方法以及状态相依ARX模型构建出LWDNN‑ARX模型结构，在此基础上，通过梯度下降算法得到LWDNN(线性加权深度神经网络)的参数并选择最优的阶次。本发明以增加少量计算量为代价提高了系统辨识模型的预测精度和鲁棒性，特别在有大量输入输出训练样本的情况下，具有更多的模态并且模型的预测精度会进一步提升，具有较高的实用价值和应用前景。

关键词：神经网络线性加权鲁棒性非线性系统建模复杂非线性系统工业生产过程机理数学模型系统辨识模型局部线性化动态特性模型构建模型结构下降算法训练样本计算量预测模态输出应用

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于粒子群优化的螺旋液压旋转执行器参数辨识方法

基于粒子群优化的螺旋液压旋转执行器参数辨识方法

引用

作者：宋锐郑玉坤孙如月刘义祥王艳红田新诚 250061 山东省济南市历下区经十路17923号

本发明公开了基于粒子群优化的螺旋液压旋转执行器参数辨识方法，属于螺旋液压旋转执行器技术领域。包括根据螺旋液压旋转执行器中各部件的动力学关系，构建动力学模型，确定系统辨识模型和待辨识系统参数；获取螺旋液压旋转执行器的输... 详细信息

标准号: CN116594374A

本发明公开了基于粒子群优化的螺旋液压旋转执行器参数辨识方法，属于螺旋液压旋转执行器技术领域。包括根据螺旋液压旋转执行器中各部件的动力学关系，构建动力学模型，确定系统辨识模型和待辨识系统参数；获取螺旋液压旋转执行器的输出旋转角度和控制器输入电流，利用递归最小二乘辨识算法，获取临时参数估计；根据临时参数估计，获取预设的粒子群优化算法模型的初始搜索范围；通过预设的粒子群优化算法模型对系统辨识模型进行迭代优化，获取最优待辨识系统参数。能够提高螺旋液压旋转执行器模型的辨识效率，实现被控装置螺旋液压回转作动器系统稳定鲁棒控制；解决了现有技术中存在“螺旋液压旋转执行器模型辨识效率低下”的问题。

关键词：液压旋转执行器粒子群优化算法系统辨识模型辨识系统临时参数预设最小二乘辨识动力学关系动力学模型控制器输入粒子群优化作动器系统被控装置参数辨识初始搜索迭代优化鲁棒控制模型辨识输出旋转液压回转辨识递归构建算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种路面等级识别方法及装置

一种路面等级识别方法及装置

引用

作者：高紫光张明陈凯王俊广 100015 北京市朝阳区酒仙桥路14号1幢4层

本发明公开了一种路面等级识别方法及装置，应用于车身系统和悬架系统，基于车身加速度传感器和悬架动行程传感器确定车身垂向加速度、悬架动行程和悬架运动速度，将车身垂向加速度、悬架动行程和悬架运动速度传递给系统辨识模型得到车... 详细信息

标准号: CN117786819A

本发明公开了一种路面等级识别方法及装置，应用于车身系统和悬架系统，基于车身加速度传感器和悬架动行程传感器确定车身垂向加速度、悬架动行程和悬架运动速度，将车身垂向加速度、悬架动行程和悬架运动速度传递给系统辨识模型得到车身系统的簧上质量估计值和阻尼系数估计值；将簧上质量估计值和阻尼系数估计值传递给预设的经验公式进行计算，基于得到的路面状态参数确定当前路面的路面等级。上述过程，直接计算得到路面状态参数，基于路面状态参数直接确定路面状态等级，避免了先计算高程，再基于傅里叶变换、激励频率能量分段及小波变换分析等方法确定路面状态参数需要消耗大量计算资源，不但对对处理器的要求较高，而且计算周期较长的问题。

关键词：路面状态悬架车身车身系统悬架运动质量估计阻尼系数垂向加速度传感器系统辨识模型傅里叶变换行程传感器参数确定等级识别激励频率计算周期计算资源经验公式速度传递小波变换悬架系统直接计算处理器预设高程分段消耗传递应用分析

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：