基于前馈神经网络的动态负荷模型辨识

本文提出了一种利用人工神经网络（ＡＮＮ）与系统辨识技术相结合的动态负荷建模方法。首先简要介绍了电力系统负荷的动态模型和前馈神经网络，然后具体讨论了应用ＡＮＮ辩识负荷模型参数的方法，并结合具体辩识程序的框图，分析了辩识过程中应注意的问题。研究表明，本文提供了一条有效的辩识建模途径。     

动态调节模型的多新息广义随机梯度算法

提出了动态调节模型的多新息广义随机梯度辩识算法来估模型参数,仿真例子说明提出的算法能给出满意的辩识效果.     

基于遗传算法和抽样反分析法的结构参数辨识

提出基于遗传算法的多层建筑结构参数辩识方法，并与抽样反分析法进行比较，进而在辩识的基础上进行结构响应预测。结果表明，对单自由度或辩识精度要求不太高的结构参数辩识，宜采用抽样反分析法；对自由度多或辩识精度要求高的参数辩识，粗采用遗传算法。遗传算法的辩识精度较高，预测较准确。     

基于神经网络的空间7R冗余机器人的运动模型辨识

针对空间冗余机器人运动学控制中正、逆运动学求解的复杂性，采用神经网络从两方面解决这一问题。一是从神经网络出发，提出了一种新的动态神经网络结构--状态延迟输入动态递归神经网络（SDIDRNN），提高了网络的学习速度；二是从辩识方案出发，以SDIDRNN为基础，在空间7R冗余机器人正、逆运动学模型辩识的问题上，设计了一种新颖的解耦辩识方案。将其与另外两种具有普通网络结构的辩识方案相比较，说明了该新方案具有更高的学习能力，辩识误差可降低到对比方案的40％-6％。由于学习速度的提高，达到设定误差时的训练次数大大减少，使该方案在机器人运动控制系统中的实时计算能力大大增强，为神经网络在机器人运动学控制中的应用提供了一条崭新的思路，具有重要的应用意义。     

辩识Hammerstein模型的集成辩识方法——MISO情形

本文针对用Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模型描述的一类ＭｌＳＯ非线性系统，提出了一种稳态估计和动态辩识相结合的集成辩识方法。利用稳态信息获得非线性增益的强一致性估计，利用动态信息可获得线性子系统脉冲响应序列的强一致性估计。数字仿真结果也说明了该集成辩识方法的有效性和实用性。     

四维L.C振子的超混沌系统的参数辩识与同步

针对系统参数不匹配下的两个超混沌系统间的同步问题，提出了相应的参数辩识方法和参数补偿方法。理论分析和数值模拟结果表明，使用改进的参数辩识方法并结合参数补偿，可以实现参数不匹配下两个L.C振子超混沌系统的同步。     

一种动态过程辩识的鲁棒BP算法

提出一种BP网络的鲁棒算法，该算法克服了BP网络收敛速度慢，再具有抗8于e的缺点，并用于动态系统辩识，仿真结果表明了算法的有效性。一种动态过程辩识的鲁棒BP算法@杨文平@郭云山@谭继文@任立义...     

新型船舶自适应舵机系统的研究

提出了采用模糊辩识器对船舶舵机离线辩识,使用遗传算法对辩识器进行参数寻优,并用ＢＢＰ算法对模糊神经网络控制器的有关权值在线调整以适应被控对象的参数变化。给出了遗传算法对控制器的参数优化方法。仿真结果证明了控制策略的有效性。     

乙苯脱氢反应器系统的优化控制

本文针对某企业的乙苯脱氢反应器系统,提出了一种在线静态控制方案:采用卡尔曼滤波器对时变的催化剂活性进行估计,对活性预测模型参数进行辩识;基于这种估和辩识,对催化剂活性变化进行预测,进而优化反应操作。又对优化计算中遇到的问题,提出了一种两层优化计算方法。最后给出了程序框图和仿真结果。结果表明这种方案是有效和可行的。     

一种多步递推广义预测自适应控制

提出了一种基于多步递推预测的广义预测自适应控制算法。由于本算法是利用在线辩识参数直接递推求解控制律，从而大大减少了计算量，便于在微机上用汇编语言实现。     

大型电机线棒端部电场的有限元计算方法

由于大型电机定子线棒端部电场分布不均,造成防晕层表面易产生电晕和热老化现象。采用有限元弱解形式与多场建模相结合的方法,对大电机定子线棒端部防晕层电场及损耗密度分布进行了数值计算,并与阻容链算法进行了对比。结果表明,该算法能够避免阻容链方法所导致的算法误差,提高求解准确性;亦能有效解决传统有限元方法的建模及边界设定困难等问题,提高求解效率及精度;其防晕层损耗密度分布与电晕实验中的发热状况一致。该算法能满足具有多段非线性防晕结构的三维定子线棒端部电场计算的工程需要,可作为计算防晕结构及材料参数的理论依据,并为进一步建立优化计算模型提供基础。此外,该算法为存在表面电阻率的有限元电场计算提供思路。     

基于遗传算法的双闭环系统模糊优化设计

提出一种基于遗传算法的直流双闭环调速系统参数优化设计方法,根据工程技术的要求,选用速度超调量和过渡时间作为参数优化性能指标,将该指标用模糊隶属度函数归一化,再加权平均形成系统优化模型的目标函数。采用计算机数值计算方法,通过仿真获得系统对应参数的动力响应曲线及其性能指标。最后以工程设计的参数为搜索范围,以速度调节器和电流调节器的参数为染色体中的基因,通过遗传算法在搜索范围中优化这些基因,获得优化解,     

基于动态参数蚁群算法的寻源导热反问题研究

基于蚁群优化算法,求解含有未知内热源位置的导热逆问题.通过分析计算表明:信息素启发因子、能见度启发因子、信息素挥发率等蚁群参数对蚁群选择路径以及路径上信息素浓度更新有直接影响,其取值最终会影响求解结果的准确性及收敛速度.在计算过程中,路径上的信息素浓度不断改变,蚂蚁选择路径也趋于集中,采用定值蚁群参数不能满足在整个计算过程中都具有良好的性能,为此提出了动态参数蚁群算法,并根据计算分析结果确定蚁群参数值随全局循环次数而变的动态函数.计算结果证明,采用动态参数蚁群算法能有效提高求解反问题的质量及收敛速度.     

单质体反共振隔振振动机械的理论及应用

将动力反共振原理DAVI应用于振动机械,提出一种新型反共振隔振振动机械,即单质体反共振隔振振动机.利用Lagrange方程建立了该振动机械的数学模型,推导了传递率的表达式,并给出了配重对筛机振幅的影响及该种振动机动力学参数的选择计算方法.通过计算机仿真和模型试验证明了这种振动机的隔振效果优于一次隔振,接近二次隔振.通过合理选择动力学参数,振幅减小量几乎可以忽略不计,振幅的减小还可以通过适当增加激振力得到补偿.     

基于AR模型的汽车舒适性频域统计算法

在八自由度整车振动模型的基础上提出了汽车舒适性的一种统计算法,该算法在频域上利用AR模型离散生成随机路面输入,通过数值求解动力学方程并运用统计方法来确定有关指标,算法考虑了悬架阻尼的变化情况,更为符合实际工况。 文中的算例验证了算法的有效性。     

利用蜂群算法优化的区域高程拟合精度分析

针对最小二乘支持向量机拟合法的拟合参数难以选取的问题,提出将人工蜂群算法引入最小二乘支持向量机建立高精度区域拟合模型的方法。人工蜂群算法可对最小二乘支持向量机中的参数进行全局性追踪搜索,模仿蜜蜂的采蜜过程,将参数的初选值作为蜜源,最小二乘支持向量机预测的平均平方误差作为目标函数,在一定范围内经过迭代更新确定最佳参数,最终建立精度较高的全球定位系统(GPS)高程拟合模型。实验结果表明,相比常规最小二乘支持向量机拟合法,ABC-LSSVM组合方法构建的拟合模型精度提高了28%,在此同时,该组合方法比BP神经网络拟合法的收敛效果更高、稳定性更佳,证明了ABC-LSSVM组合方法在GPS高程拟合模型构建中的有效可行性,为GPS高程拟合模型的建立提供一定的参考价值。     

基于SVM-RFE和粒子群优化算法的恶意域名检测模型

域名解析作为网络建立连接的第一个步骤,对恶意域名进行快速识别是阻断异常网络行为的有效措施。本研究利用机器学习和随机搜索算法,提出了一种基于SVM-RFE和粒子群优化算法的恶意域名检测模型。分析域名字符特征、解析特征和注册特征,使用SVM-RFE算法进行特征权重排序,通过优化的粒子群算法确定最佳SVM参数和特征选择。实验证明该检测模型具有较好的效率和准确度。     

基于数值模拟的网络安全风险量化参数优化分析

为了解决传统方法无法得到有效参数,导致建立网络安全风险量化模型量化精度低的弊端,通过数值模拟方法研究了网络安全风险量化参数优化问题。针对主机风险计算,依据主机所处状态对风险向量进行定义,通过加权计算得到合理的权重函数,将主机直接风险值和间接风险值结合在一起,获取主机风险值。将主机风险值相加求和,求算数平均值,获取网络在某时刻的平均风险值。针对风险值中的复杂函数,采用引入时延的支持向量机方法建立网络安全风险量化模型,对其进行描述。针对建立的网络安全风险量化模型中的重要参数惩罚因子和核函数宽度系数,采用蚁群算法进行初寻优,对待优化参数进行数值模拟,得到最优惩罚因子为10,最优核函数宽度系数为0.112。结果表明：采用所提方法对网络中主机1进行安全风险量化,得到的结果和主机1实际风险情况相符,研究其它主机可得到相同结论;所提方法对网络安全风险量化值和实际结果最为相符;所提方法量化结果误差最低。可见所提方法参数优化性能优,对网络安全风险量化精度高。     

基于CQGA-LSSVM的桥式起重机主梁损伤识别

针对桥式起重机在使用中存在主梁损伤等结构问题,引入刚度变化指标将主梁的损伤识别问题转化为桥起主梁局部刚度的计算,并采用云量子遗传算法对最小二乘支持向量机中最佳模型参数进行优化调整,二者结合实现了对主梁的损伤识别.实验结果表明:所提改进方法无论是针对主梁单损伤还是多损伤,均可精确完成主梁损伤定位及损伤程度预测,并具有较好的抗噪性,是一种准确、有效的结构损伤识别方法.     

机械结构的理论模态分析方法

系统研究了灵敏度Lanczos迭代法、古杨恩聚缩法(Guyan)、同步矢量迭代法(SVI)3种求解复杂机械结构振动模态的分析方法,指出了影响计算精度的主要原因,针对古杨恩聚缩法提出了3点主自由度选择原则.用这3种方法对标准算例进行了计算,结果表明灵敏度Lanczos迭代法是最优方法,并用此方法求解了液压挖掘机工作装置中斗杆的振动模态,为合理选择复杂机械结构动态特性求解方法提供了理论依据.