检索结果-内蒙古大学图书馆

化工学报 2012年第12期63卷 4048-4054页

作者：朱奥郭建华王淑莹彭永臻北京工业大学北京市水质科学与水环境恢复工程重点实验室北京市污水脱氮除磷处理与过程控制工程技术研究中心北京100124

通过简化活性污泥法1号模型(activated sludge model No.1,ASM1)建立两步硝化反应的数学模型,实现了对序批式反应器(sequencing batch reactor,SBR)恒曝气量好氧过程中溶解氧(dissolved oxygen,DO)动态变化过程的数学模拟,模型辨识科学... 详细信息

通过简化活性污泥法1号模型(activated sludge model No.1,ASM1)建立两步硝化反应的数学模型,实现了对序批式反应器(sequencing batch reactor,SBR)恒曝气量好氧过程中溶解氧(dissolved oxygen,DO)动态变化过程的数学模拟,模型辨识科学地区分了可以直接取值的参数包括产率系数、DO饱和常数(或底物饱和常数)和需要重新估计的参数。采用文献推荐参数值模拟了过程中主要状态变量的动力学过程,模拟结果呈现出了多个DO平台,这与实际反应结果数据相符,验证了所建模型的正确性。优化实验设计,获取了典型SBR恒曝气好氧硝化过程动态DO数据,通过理论分析和对数据进行二阶微分处理提出了确定总氧传递系数KLa和相对饱和溶解氧SeOq的简单方法,为后续参数估计奠定了基础。

关键词： DO模拟序批式反应器硝化模型结构辨识优化实验设计

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基于奇异值分解的非均匀采样非线性系统的模糊模型辨识

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控制与决策 2020年第3期35卷 757-762页

作者：王宏伟谢丽蓉新疆大学电气工程学院乌鲁木齐830036 大连理工大学控制科学与工程学院辽宁大连116024

针对复杂、不确定、非均匀采样数据的非线性系统,提出一种基于矩阵奇异值分解(SVD)的模型结构辨识和参数估计的建模方法.首先,利用矩阵奇异值(SVD)分解算法分析各局部模型与奇异值、积累贡献率的关系,确定模糊模型的规则数,从而实现模... 详细信息

针对复杂、不确定、非均匀采样数据的非线性系统,提出一种基于矩阵奇异值分解(SVD)的模型结构辨识和参数估计的建模方法.首先,利用矩阵奇异值(SVD)分解算法分析各局部模型与奇异值、积累贡献率的关系,确定模糊模型的规则数,从而实现模型的结构优化;然后,为了克服递推最小二乘出现的误差积累、传递现象,采用奇异值分解的递推最小二乘估计模型的结论参数;最后,通过仿真实例验证所提出算法的有效性.

关键词：非均匀采样系统模糊模型奇异值分解递推最小二乘结构辨识

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模糊神经网络用于非线性系统模型辨识(英文)

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电子科技大学学报 2004年第5期33卷 577-581页

作者：翟东海李力靳蕃西南交通大学计算机与通信工程学院成都610031

提出了一种非线性系统的模型辨识方法。在只有被辨识系统的输入输出数据的情况下,利用一种无监督的聚类算法来进行结构辨识,从而自动获得模糊规则库,并可以得到模糊系统的初始参数。在聚类的基础上,构造一个与之相匹配的模糊神经网络,... 详细信息

提出了一种非线性系统的模型辨识方法。在只有被辨识系统的输入输出数据的情况下,利用一种无监督的聚类算法来进行结构辨识,从而自动获得模糊规则库,并可以得到模糊系统的初始参数。在聚类的基础上,构造一个与之相匹配的模糊神经网络,用它的学习算法来训练网络得到一个精确的模糊模型,从而实现参数辨识。同时,证明了所构造的模糊神经网络具有通用逼近能力,这个能力在模糊建模和模糊控制方面非常有用。通过对两个非线性系统辨识的仿真结果验证了该方法的有效性。

关键词：模糊神经网络结构辨识参数辨识系统辨识

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基于模糊神经网络的非线性系统模型的辨识

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计算机学报 2004年第4期27卷 561-565页

作者：翟东海李力靳蕃西南交通大学计算机与通信工程学院成都610031

该文提出一种非线性系统的模型辨识方法 .利用关系聚类法来进行结构辨识 ,从而自动获得模糊规则库 ,并可以得到模糊系统的初始参数 .在聚类的基础上 ,构造一个与之相匹配的模糊神经网络 ,用它的学习算法来训练网络 ,得到一个精确的模糊... 详细信息

该文提出一种非线性系统的模型辨识方法 .利用关系聚类法来进行结构辨识 ,从而自动获得模糊规则库 ,并可以得到模糊系统的初始参数 .在聚类的基础上 ,构造一个与之相匹配的模糊神经网络 ,用它的学习算法来训练网络 ,得到一个精确的模糊模型 ,从而实现参数辨识 .通过对两个非线性系统辨识的仿真结果验证了该方法的有效性 .

关键词：模糊神经网络结构辨识参数辨识系统辨识非线性系统

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材料试验机伺服压力控制系统的模型辨识研究

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中国机械工程 2007年第8期18卷 907-911页

作者：阚超孔祥东高英杰燕山大学秦皇岛06600

介绍了材料试验机伺服压力控制系统的结构,依据面向对象的建模方法,结合材料试验机的实际结构和现场的诸多影响因素,建立了相应的数学模型。分别采用ARX和BJ两种模型结构形式,采用阶跃信号和M序列作为输入信号来进行系统辨识,获得了系... 详细信息

介绍了材料试验机伺服压力控制系统的结构,依据面向对象的建模方法,结合材料试验机的实际结构和现场的诸多影响因素,建立了相应的数学模型。分别采用ARX和BJ两种模型结构形式,采用阶跃信号和M序列作为输入信号来进行系统辨识,获得了系统的结构参数和模型参数,分析了两种输入在两种模型结构形式时辨识的差异,从而确定适合材料试验机伺服压力控制系统的辨识方式,得到了系统的数学模型,并对所得数学模型的正确性进行了验证。

关键词：材料试验机电液压力控制参数辨识结构辨识

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基于多分辨率分析的T-S模糊系统

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控制理论与应用 2005年第2期22卷 325-329页

作者：王辉肖建中国空气动力研究与发展中心四川绵阳621000 西南交通大学电气工程学院四川成都610031

目前模糊系统缺乏保持辨识精度与模糊语义最佳折中的有效辨识方法,其主要原因在于缺乏系统的优化结构辨识方法.因此,本文从时-频域角度构造出基于多分辨率分析的T_S(Takagi_Sugeno)模糊系统拓扑结构.然后,采用具有多分辨率特点的B_样条... 详细信息

目前模糊系统缺乏保持辨识精度与模糊语义最佳折中的有效辨识方法,其主要原因在于缺乏系统的优化结构辨识方法.因此,本文从时-频域角度构造出基于多分辨率分析的T_S(Takagi_Sugeno)模糊系统拓扑结构.然后,采用具有多分辨率特点的B_样条尺度函构造模糊隶属函数,根据投影算法和模糊隶属函数相异测度给出了模糊系统结构辨识算法.仿真结果验证了这种模糊系统及其结构辨识算法的有效性.

关键词： T-S模糊系统多分辨率分析 B-样条尺度函数结构辨识

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模糊时间序列挖掘在复杂系统模糊建模中的应用

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控制理论与应用 2002年第6期19卷 872-878页

作者：张小刚章兢陈华湖南大学电气与信息工程学院长沙410082

针对于复杂工业过程领域模糊建模问题 ,提出了一种基于时间序列的模糊定量数据挖掘方法 ,并讨论了其在复杂系统模糊逻辑推理模型结构辨识中的应用 .该方法建立在系统历史采集数据库基础之上 ,较好的解决了多入多出 (MIMO)非线性复杂工... 详细信息

针对于复杂工业过程领域模糊建模问题 ,提出了一种基于时间序列的模糊定量数据挖掘方法 ,并讨论了其在复杂系统模糊逻辑推理模型结构辨识中的应用 .该方法建立在系统历史采集数据库基础之上 ,较好的解决了多入多出 (MIMO)非线性复杂工业过程模糊建模时初始模型的建立问题 .文章最后讨论了该方法在氧化铝熟料烧结回转窑建模中的应用 ,取得了良好的现场运行效果 .

关键词：复杂系统模糊建模工业过程控制模糊时间序列挖掘关联规则结构辨识

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基于OIVPM的特征值确定ARMA模型的结构

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自动化学报 1996年第1期22卷 68-73页

作者：肖创柏罗晖李衍达清华大学自动化系北京100084

基于最小描述长度（ＭＤＬ）准则，提出了一种新的自回归滑动平均（ＡＲＭＡ）模型结构辨识方法．该方法将ＡＲＭＡ模型的结构辨识分两步进行：首先利用超定辅助变量乘积矩（ＯＩＶＰＭ）的最小特征值确定自回归（ＡＲ）部分的阶，然... 详细信息

基于最小描述长度（ＭＤＬ）准则，提出了一种新的自回归滑动平均（ＡＲＭＡ）模型结构辨识方法．该方法将ＡＲＭＡ模型的结构辨识分两步进行：首先利用超定辅助变量乘积矩（ＯＩＶＰＭ）的最小特征值确定自回归（ＡＲ）部分的阶，然后利用协方差矩阵的特征值估计滑动平均（ＭＡ）部分的阶．方法的可行性与有效性通过大量的数值仿真得到验证．

关键词： ARMA模型结构辨识 OIVPM 信号处理

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系统辨识的粒子群优化方法

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西安交通大学学报 2009年第2期43卷 116-120页

作者：王峰邢科义徐小平西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室西安710049 西安交通大学理学院西安710049 西安理工大学理学院西安710048

研究了一种基于粒子群优化算法对系统进行辨识的新方法.该方法的基本思想是将典型数学模型相互组合而构成系统模型,即首先将系统结构辨识问题转化为组合优化问题,然后利用粒子群优化算法同时实现系统的结构辨识与参数辨识.为了进一步提... 详细信息

研究了一种基于粒子群优化算法对系统进行辨识的新方法.该方法的基本思想是将典型数学模型相互组合而构成系统模型,即首先将系统结构辨识问题转化为组合优化问题,然后利用粒子群优化算法同时实现系统的结构辨识与参数辨识.为了进一步提高粒子群优化算法的辨识性能,提出了一种改进的粒子群优化算法.仿真结果表明,给出的辨识算法是合理的,虽然扰动对算法的性能以及辨识结果有一定的影响,但利用文中所提出的改进粒子群优化算法仍然可以理想地辨识出系统的结构以及模型的参数,且与已有辨识算法相比更加有效.

关键词：结构辨识参数辨识粒子群优化算法组合优化

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混合编码免疫算法在船舶载重计量的应用

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控制理论与应用 2009年第3期26卷 349-352页

作者：龚固丰章兢何昭晖何敏王炼红湖南大学电气与信息工程学院湖南长沙410082

提出一种混合编码免疫辨识算法,并应用于船舶载重货物计量的模型辨识.该算法结合免疫算法优越的全局搜索性能与GP算法简洁的结构树编码方法,将抗体编码为模型结构树编码与模型参数编码的组合,通过对抗体结构与参数的免疫操作,实现全局... 详细信息

提出一种混合编码免疫辨识算法,并应用于船舶载重货物计量的模型辨识.该算法结合免疫算法优越的全局搜索性能与GP算法简洁的结构树编码方法,将抗体编码为模型结构树编码与模型参数编码的组合,通过对抗体结构与参数的免疫操作,实现全局寻优及非线性模型的结构与参数的一体化辨识.算法不依赖对象的先验知识,辨识的模型结构简单、易于理解.仿真及船舶载模型的辨识应用验证了本算法的有效性及较强的非线性逼近能力.

关键词：免疫算法系统辨识非线性系统结构辨识参数估计

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