检索结果-内蒙古大学图书馆

机床与液压 2012年第11期40卷 123-127页

作者：赵丽君郭庆华北电力大学能源动力与机械工程学院北京102206 华北电力大学电气与电子工程学院北京102206

海洋波浪能被认为是全球很有潜力的可再生能源。提出使用漂浮式浮子吸收波浪能,再利用液压功率输出机械将吸收来的能量转换为电能。对于波浪能发电,关键在于效率的提高以及发电质量的稳定。设计的液压功率输出装置可以双向输出高压油,... 详细信息

海洋波浪能被认为是全球很有潜力的可再生能源。提出使用漂浮式浮子吸收波浪能,再利用液压功率输出机械将吸收来的能量转换为电能。对于波浪能发电,关键在于效率的提高以及发电质量的稳定。设计的液压功率输出装置可以双向输出高压油,从而大大提高了波浪能转换效率,而且装置中的高压蓄能器对发电质量的稳定起关键作用。基于线性水动力学理论,推导出振荡浮子式波浪能转换装置的数值模型。该模型考虑了液压系统内部件的滑动摩擦力和高压油流经阀门时节流孔的压降。由于该液压功率输出机械是非线性系统,推导出整个波浪能转换装置系统的非线性状态空间模型。

关键词：波浪能转换装置液压功率输出机械非线性状态空间模型

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一种质子交换膜燃料电池非线性状态空间模型辨识方法

一种质子交换膜燃料电池非线性状态空间模型辨识方法

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作者：何永康唐银银戚志东胡迪薛长森戈卫平徐民强 210094 江苏省南京市孝陵卫200号

本发明公开了一种质子交换膜燃料电池非线性状态空间模型辨识方法。首先选择氢气流量和负载电流作为输入变量，选择电压作为输出变量，采集大量的数据。其次，通过采集的数据构造Hankel矩阵，求解对偶矩阵。然后，利用矩阵方程的结果构... 详细信息

标准号: CN107632522B

本发明公开了一种质子交换膜燃料电池非线性状态空间模型辨识方法。首先选择氢气流量和负载电流作为输入变量，选择电压作为输出变量，采集大量的数据。其次，通过采集的数据构造Hankel矩阵，求解对偶矩阵。然后，利用矩阵方程的结果构造矩阵投影。最后，对斜投影利用奇异值分解得到系统的状态序列估计。重复使用上述方法求解系统矩阵，并利用低秩近似技术获得系统非线性特性估计。以实测输入数据为横坐标，辨识非线性特性作为纵坐标利用MATLAB曲线拟合工具箱对系统非线性特性进行多项式拟合。该方法可以对质子交换膜燃料电池的非线性特性进行十分准确的描述，不仅对实际工程人员对质子交换膜燃料电池建模以及后续控制系统设计提供解决方案，而且对此类系统建模均有较好的参考价值。

关键词：非线性特性质子交换膜燃料电池辨识求解非线性状态空间模型工具箱矩阵控制系统设计采集多项式拟合奇异值分解对偶矩阵负载电流获得系统结果构造近似技术矩阵方程矩阵投影氢气流量曲线拟合实际工程输出变量输入变量数据构造系统建模系统矩阵选择电压状态序列斜投影低秩建模实测参考

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一种质子交换膜燃料电池非线性状态空间模型辨识方法

一种质子交换膜燃料电池非线性状态空间模型辨识方法

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作者：何永康唐银银戚志东胡迪薛长森戈卫平徐民强 210094 江苏省南京市孝陵卫200号

标准号: CN107632522A

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基于非线性混合效应状态空间模型的粒子滤波

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电子科技 2015年第2期28卷 4-6,10页

作者：王瑞西安电子科技大学数学与统计学院陕西西安710071

粒子滤波算法是一种用于解决非线性系统问题的新型算法。通常粒子滤波利用重要性重抽样算法,选用先验分布,但是其易受外部观测值影响,从而导致权重变化较大。为此,文中引入辅助粒子滤波算法进行改进,该算法优势在于前一时刻的样本在抽... 详细信息

粒子滤波算法是一种用于解决非线性系统问题的新型算法。通常粒子滤波利用重要性重抽样算法,选用先验分布,但是其易受外部观测值影响,从而导致权重变化较大。为此,文中引入辅助粒子滤波算法进行改进,该算法优势在于前一时刻的样本在抽取时以当前的观测数据为条件,这样得到的样本更加接近真实状态。最后,通过仿真实例,进一步分析验证了辅助粒子滤波算法比采样重要性重抽样更为有效。

关键词：非线性状态空间模型混合效应模型序贯Monte Carlo方法辅助粒子滤波

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稀疏纵向数据下状态空间模型统计推断问题研究

稀疏纵向数据下状态空间模型统计推断问题研究

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作者：王瑞西安电子科技大学

学位级别：硕士

近年来,混合效应状态空间模型在稀疏纵向数据下的研究,已经引起了来自不同领域的研究人员的关注.状态空间模型是一个基于动态数据的时域分析模型,以时间为独立变量,是时间序列数据的分析的一个有力的工具.纵向数据是现代统计学中的前沿... 详细信息

近年来,混合效应状态空间模型在稀疏纵向数据下的研究,已经引起了来自不同领域的研究人员的关注.状态空间模型是一个基于动态数据的时域分析模型,以时间为独立变量,是时间序列数据的分析的一个有力的工具.纵向数据是现代统计学中的前沿问题,主要分析方法是混合效应状态空间模型.本文以含有未知参数的非线性混合效应状态空间模型(NLMESSM)为基础,以目标跟踪为例,通过模拟产生的稀疏纵向跟踪数据为研究目标的动态化提供非常有用的信息.基于该非线性混合效应状态空间模型,通过序贯重要性重抽样(SIR)算法和辅助粒子滤波(APF)算法对模型的状态变量进行估计,并且对模型中的未知参数进行估计.本文对基于非线性混合效应状态空间模型的状态估计和参数估计进行了研究,主要工作如下:1.首先介绍了状态空间模型的研究框架和国内外研究现状,并阐述了状态空间模型和混合效应模型的定义.在线性状态空间模型的前提下,对于处理复杂的稀疏纵向数据引入了卡尔曼滤波算法的理论基础.2.然后对于非线性状态空间模型的估计问题,介绍了粒子滤波方法及其三个处理技巧.经过分析算法总结出它的优点在于易于抽样而且计算简单,缺点是它不受观测值的影响,抽样具有盲目性,导致权重比较大的粒子可能会丢失,致使留下的大部分是权重小的粒子,这样不利于逼近真实的后验密度.通过改进算法介绍了辅助粒子滤波,它克服了盲目抽样的缺点,每个时刻与观测值进行同时更新,使得产生的粒子具有较高的质量.3.最后将一个目标跟踪的实例转换为非线性混合效应状态空间模型的形式,在研究对象分别为单目标和多目标的前提下,基于观测所得的纵向数据,选用序贯重要性重采样(SIR)算法和辅助粒子滤波(APF)算法进行状态估计,并讨论了单目标参数估计.经过对以上结果的误差分析,对比两种算法在实践中的优缺点,并通过改变影响因素来提高算法的精确度.

关键词：非线性状态空间模型混合效应模型序贯蒙特卡洛方法辅助粒子滤波

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含时变矩阵的状态空间模型估计与预测

含时变矩阵的状态空间模型估计与预测

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作者：邹健南京信息工程大学

学位级别：硕士

状态空间模型是一类范围很广且应用性很强的统计模型,鉴于在一定假设条件下由模型导出的各类Kalman滤子和平滑可以应用到模型推断的各个方面,因此,将时间序列所建立的模型纳入这个框架内考虑,对参数估计、检验及预测等推断问题的处理存... 详细信息

状态空间模型是一类范围很广且应用性很强的统计模型,鉴于在一定假设条件下由模型导出的各类Kalman滤子和平滑可以应用到模型推断的各个方面,因此,将时间序列所建立的模型纳入这个框架内考虑,对参数估计、检验及预测等推断问题的处理存在着很大的优势。本文着重研究了非中心、含时变矩阵的线性高斯状态空间模型以及非高斯、非线性状态空间模型核心的推断问题。具体来说,所做工作包括以下几个方面: 第一,以中心化常系数线性高斯状态空间理论为基础,论述了非中心、含时变矩阵的状态空间模型基于Kalman滤子和平滑的参数估计、检验和预测,重点讨论了在各种假设条件下以EM算法为核心的参数的极大似然估计及检验。第二,研究了含时变矩阵的状态空间模型在初始扩散情形下精确初始化Kalman滤子和扩大的Kalman滤子及的迭代规律。作为应用,利用这两类滤子及对应的平滑,给出了含缺失观测值的含有外生解释变量且系数随时间变化的回归模型的参数的极大似然估计求解方式,并对识别的模型给出了观测变量提前若干期以精确初始Kalman滤子所表示的预测结果。第三,对于非高斯、非线性模型,本文重点研究了这些模型的线性化、扩展的Kalman滤子和平滑、基于线性化模型的极大似然估计与预测,以及适用于重要抽样的从经典分析和Bayes分析两方面入手的累积状态向量函数通过模拟产生的精确估计,这种模拟可以直接应用到对似然函数和预测的估计。第四,对于以近似线性化模型进行推断的非高斯、非线性模型,鉴于线性化是这一过程的核心环节,本文对三类含时变矩阵的非高斯状态空间模型给出了由EM算法迭代产生的线性化模型的具体形式,这三类模型包含了大多数常见的非高斯状态空间模型。第五,对于最一般的且可含间变矩阵的非线性状态空间模型,本文着重讨论了基于一阶Taylor展开和以EM算法迭代产生的线性化方法。作为应用,以这种方法处理了可揭示股票收益和波动性内在关系的SVM模型,给出了近似线性化模型参数极大似然估计的产生形式以及由近似线性化模型导出的扩展Kalman滤子所表示的预测。

关键词：线性高斯非高斯非线性状态空间模型 Kalman滤子和平滑近似线性化模型重要密度和重要抽样

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以由常微分方程式導出的狀態空間模型從時間序列基因表現資料對基因調控網路的推論

以由常微分方程式導出的狀態空間模型從時間序列基因表現資料對基...

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作者：吳佩儒中興大學

学位级别：碩士

基因以基因表现的方式和其他基因交互作用以执行细胞功能来形成基因调控网路(genetic regulatory network (GRN))。基因表现资料日益增加的可取得性已经让我们更可能的明了基因调控的行为。在这份报告中，我们由描述核糖核酸(RNA)、蛋白... 详细信息

基因以基因表现的方式和其他基因交互作用以执行细胞功能来形成基因调控网路(genetic regulatory network (GRN))。基因表现资料日益增加的可取得性已经让我们更可能的明了基因调控的行为。在这份报告中，我们由描述核糖核酸(RNA)、蛋白质(protein)及代谢分子(metabolite)在基因表现中动态(dynamics)的常微分方程式(ordinary differential equation (ODE))导出基因调控网路的非线性状态空间模型(nonlinear state-space model (SSM))。我们使用非察觉型卡尔曼滤波器(unscented Kalman filte(UKF))与最小平方估计法由时间序列基因表现资料(time series gene expression data)学习非线性状态空间模型。我们从估计出的非线性状态空间模型((nonlinear SSM))中核醣核酸的表现量在核醣核酸转录速率造成的影响预测基因和基因调控的关系。非线性状态空间模型在电脑模拟和实际的基因表现资料测试结果显示，此种新的方法比现有的方法对基因调控网路的结构有更高的辨识力。关键字：基因调控网路、辨识、常微分方程式、非线性状态空间模型、时间序列基因表现资料

关键词：基因調控網路辨識常微分方程式非線性狀態空間模型時間序列基因表現資料

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基于支持向量机N4SID辨识模型的非线性预测控制

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控制与决策 2007年第5期22卷 549-553页

作者：向立志史运涛高东杰中国科学院自动化研究所综合自动化工程研究中心北京100080

针对工业控制领域中非线性系统的模型辨识与预测控制问题,采用最小二乘支持向量机回归方法构造非线性函数,运用状态子空间(N4SID)模型辨识方法辨识非线性状态空间模型.在此基础上建立非线性预测控制器,利用拟牛顿算法进行非线性预测控... 详细信息

针对工业控制领域中非线性系统的模型辨识与预测控制问题,采用最小二乘支持向量机回归方法构造非线性函数,运用状态子空间(N4SID)模型辨识方法辨识非线性状态空间模型.在此基础上建立非线性预测控制器,利用拟牛顿算法进行非线性预测控制律的求解,从而实现了一种新的基于支持向量机N4SID辨识模型的非线性预测控制算法.仿真实验验证了该算法的有效性和可行性.

关键词：最小二乘支持向量机 N4SID模型辨识非线性状态空间模型非线性预测控制拟牛顿算法

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基于无迹Kalman滤波的基波分量提取

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电力系统保护与控制 2016年第13期44卷 79-84页

作者：吕思颖黎丹要航裴旵广西大学电气工程学院广西南宁530004

针对全波Fourier和Kalman滤波算法在提取基波分量时对频率偏移敏感和直流偏移量抑制能力差的缺点,提出了一种新的基波分量提取算法。首先以故障信号的直流偏移量、基波角频率和基波分量作为状态变量,建立信号的非线性状态空间模型。然... 详细信息

针对全波Fourier和Kalman滤波算法在提取基波分量时对频率偏移敏感和直流偏移量抑制能力差的缺点,提出了一种新的基波分量提取算法。首先以故障信号的直流偏移量、基波角频率和基波分量作为状态变量,建立信号的非线性状态空间模型。然后采用无迹Kalman滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)在信号的非线性模型基础上估计出基波分量。此外,滤波算法还能够实时估计出信号的直流偏移量和基波频率。通过多个算例仿真对算法进行验证与测试,仿真结果证实了算法的可行性和有效性。仿真结果表明,算法对频率突变和直流偏移量突变具有良好的适应性,能快速准确地提取出基波分量。

关键词：基波分量提取直流偏移量基波角频率非线性状态空间模型无迹Kalman滤波

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数字液压缸非线性动态特性分析及试验

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机械科学与技术 2016年第7期35卷 1035-1042页

作者：陈佳邢继峰彭利坤海军工程大学动力工程学院武汉430033

综合考虑阀芯螺旋运动和反馈机构动态,修正阀口流量方程,并基于Lu Gre摩擦模型推导得到了完整的数字液压缸非线性状态空间模型。对三种不同模型进行仿真并以试验为参考,验证了非线性模型的准确性,并利用所建模型重点分析了系统换向时的... 详细信息

综合考虑阀芯螺旋运动和反馈机构动态,修正阀口流量方程,并基于Lu Gre摩擦模型推导得到了完整的数字液压缸非线性状态空间模型。对三种不同模型进行仿真并以试验为参考,验证了非线性模型的准确性,并利用所建模型重点分析了系统换向时的动态特性。结果表明:非线性模型能更真实地反映系统的响应特性;不平衡冲击与摩擦Stribeck效应耦合导致换向速度抖动,同时受工作压力、死区、阀芯径向泄漏、Stribeck速度和反馈机构刚度等非线性因素的共同影响,速度抖动状况呈现出多变性。

关键词：数字液压缸非线性状态空间模型动态特性试验

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