使用特征域对SISO单输入输出滞后系统参数的辩识

针对单输入输出的SISO系统参数辨识,引入特征领域的概念,推导出了特征域值与系统参数的关系式,因此,提出了一种低阶滞后系统开环辨识的方法。同时,对外部干扰对系统参数辨识的影响进行了分析。     

汽轮发电机组励磁系统参数辨识

通过对典型的励磁系统进行分析,确定其模型机构和需要辨识的具体参数,进行汽轮同步发电机组励磁系统参数可辨识性研究,得出在该模型下,通过设置合适的观测点,励磁系统的参数可唯一辨识的结论.以误差平方和最小为目标函数,采用进化策略法进行参数辨识,确定该模型结构下,励磁系统的各项具体参数.算例进一步验证能有效地辨识出励磁系统的参数.为汽轮同步发电机组励磁系统参数的辨识奠定了理论依据.     

基于多新息限定记忆的永磁同步电机参数辨识

在永磁同步电机伺服控制系统中,为了抑制由电机参数变化导致的控制精度下降,引入了电机参数辨识修正调节器参数.为了增强辨识系统的抗干扰能力,提出将多新息方法与限定记忆最小二乘法相结合,增加单步递推数据量,对电机参数进行辨识.通过采集电机运行下的电压、电流及转速信号,对电机定子电阻、交直轴电感、转子磁链参数进行同时在线辨识.通过仿真及实验验证,多新息限定记忆最小二乘法辨识收敛速度快,能有效减小辨识结果的稳态误差且鲁棒性强.     

MIMO液压伺服系统及噪音的时间序列分析

一、引言单输入单输出液压系统的参数辨识问题,在国内、国外都有了一些研究成果。这包括频域参数辨识、伪随机信号相关分析法,这些方法都需要事先人为确定模型的阶。文献给出了单输入单输出液压伺服系统模型阶和参数的时间序列分析方法。在此基础上,本文进一步提出了多变量液压伺服系统的时序辨识方法。该方法可以在对系统一无所     

考虑温度影响的永磁同步电机参数辨识方法

参数辨识精度对永磁同步电机的工作性能和控制方法有着重要的影响,目前大多数参数辨识方法未能考虑温度对参数的影响,导致参数辨识精度低,控制性能差.为此,文中通过理论计算与样机实验,分析了温度变化对永磁同步电机参数的影响,并证明了温度对参数辨识结果具有较大的影响.在此基础上,建立了考虑温度影响的永磁同步电机参数辨识模型,提出了一种同时考虑电阻和电感随温度变化的改进的参数辨识方法.仿真实验结果表明,文中提出的方法可以提高参数辨识的收敛速度和精度,减小辨识误差.     

广义约束神经元网络模型系统结构参数辨识(英文)

系统参数的辨识有助于帮助提高系统的透明性,从而增强系统的可控能力;如何提高系统参数的辨识能力是一个非常重要的课题,目前在单输入单输出(SISO)参数辨识上已经取得了一些成果.通过分析广义约束神经元网络模型,结合已有的一些理论,经过推理总结得到了m输入n输出(MINO)系统以及多输入多输出(MIMO)参数的辨识理论方法.经过实际验证,它为提高"黑盒"的透明度是可行的.该理论的提出,有助于提高广义约束神经元网络模型参数的辨识能力,进一步提高了神经网络"黑盒"系统的模型识别能力.     

基于Volterra模型的一类通信系统的参数辨识

分析了Ｖｏｌｔｅｒｒａ级数理论对于非线性系统的模型建造的意义，提出了一类通信系统的适用于系统辨识的新模型－－Ｖｏｌｔｅｒｒａ离散频域模型，应用此模型对一个具体的通信系统有效地进行了非线性故障诊断和参数辨识。     

基于数据驱动的过热蒸汽温度系统模型辨识

基于过热汽温系统的集总参数模型,分别建立减温器出口温度关于减温水流量以及过热器出口温度关于过热器入口温度的传递函数。根据电厂实际运行数据,采用粒子群算法对减温器与过热器模型进行辨识,得到400,550和600 MW负荷工况下传递函数的具体参数;借助不同时期的运行结果验证模型的可靠性。研究结果表明:减温器与过热器模型输出与其相应的合行数据误差的平均相对偏差分别为0.23%和0.18%,表明模型精度较高;结合机理模型与寻优算法建立的末级过热器系统模型能较好地反映系统的动态特性;过热器出口温度对入口温度具有迟滞性,过热器模型辨识误差比减温器模型的辨识误差大,说明系统响应时间会影响模型辨识精度。     

基于Volterra模型的一类通信系统的参数辨识

分析了Volterra级数理论对于非线性系统的模型建造的意义，提出了一类通信系统的适用于系统辨识的新模型──Volterra离散频域模型．应用此模型对一个具体的通信系统有效地进行了非线性故障诊断和参数辨识．     

多路温度检测自动控制系统的设计实现

在半导体生产过程中,车间存在几个甚至几十个高温炉,对其温度和时间控制是一个很大的问题.和菲斯卡尔有限公司合作,设计了一种选择K型热电偶进行温度检测、采用AT89C51单片机进行控制的多路温度检测系统.在此,文章具体阐述了硬件电路设计、性能特点、工作原理及软件设计方案.     

大型立式淬火炉温度分布参数系统参数辨识算法

以块脉冲函数为基函数,利用正交函数变换将由偏微分方程描述的分布参数系统模型转化为最小二乘形式的代数方程,在此基础上推导出大型立式淬火炉温度分布参数系统的参数辨识算法,并进行仿真和31m立式淬火炉温度控制系统应用,该算法能够满足控制规律对参数辨识实时性和精度的要求。研究结果表明：基于正交函数逼近法的分布参数系统参数辨识算法的关键在于正交函数正、反向积分运算矩阵的求解。辨识过程中考虑大型立式淬火炉温度分布参数系统模型边界条件和初始条件的影响,提高参数辨识精度,参数辨识精度为-6％～6％,保持系统的空间分布特性,算法计算量小,可以实现在线参数辨识。     

基于复摆法的转动惯量测试系统的数据采集电路

相平面复摆法是应用于大型弹箭测量转动惯量的新方法,该方法将转动惯量测量归结为复摆动力学系统的辨识问题,摩擦阻力、空气阻力的特性参数及转动惯量本身则看作待辨识的系统参数,提高了测量精度。文章对其测试系统的数据采集电路进行了分析,介绍了角位移传感器以及PCI数据采集卡的应用,提出了系统所产生的误差。     

一维CMAC网在SISO机构系统辨识中的应用

叙述了一维小脑模型关节控制器(CMAC)的结构、参数确定方法及学习算法,讨论了以一维CMAC网作为单输入单输出(SISO)机构的系统模型进行系统辨识的原理及方法。以曲柄滑块机构为例,对一维CMAC网作为机构模型的系统辨识进行了MATLAB仿真,取得了较好效果。     

基于hat函数运算矩阵的分数阶系统辨识

本文采用了一种新的辨识方法辨识单输入单输出线性时不变分数阶系统。这种方法利用hat函数的运算矩阵将分数阶微分(积分)方程转变为代数方程。它不仅能辨识系统的参数还能辨识分数阶系统的任意阶的阶次,解决了目前一些方法不能同时辨识参数和阶次的难题,而且能大大减少辨识过程中的计算量。为了证明方法的有效性,采用一些实例进行验证,仿真结果显示了此方法的合理性和准确性。     

不同温度下磷酸铁锂电池的模型参数敏感性分析

为实现电池的高精度状态估计,对磷酸铁锂电池进行了4个不同温度下的基础性能实验,同时设计了一种变温工况下获得全荷电状态（SOC）范围的开路电压实验方法,为建立考虑温度因素的二阶RC电池模型以及参数敏感性分析提供数据支持。此外,利用不同温度下的混合功率脉冲测试数据,基于粒子群优化算法辨识得到了不同温度下准确的模型参数。最后,基于单次单因子法对已建立的电池模型中各个参数进行敏感性分析,分析结果对考虑温度的参数辨识和状态估计工作具有借鉴意义。     

采用LMS的Smith预估器参数在线辨识

基于LMS自适应预估理论,结合多层前馈神经网络,提出Smith预估网络模型,采用LMS算法,推导出单变量Smith预估器参数的在线辨识算法,并将单变量的在线辨识算法推广到多变量系统,提出多变量Smith预估网络模型和纯滞后时间τ及静态增益A的在线性辨识算法,对种模型、多种估失配的情况进行仿真实验,结果表明该算法具有良好的辨识有效性广泛的适应性。     

基于参数辨识的CHEN系统混沌同步

文章把观测器思想用于系统中未知参数的辨识,对CHEN 混沌系统中的未知参数进行了辨识研究,数值结果表明,若未知参数为常数或缓慢变化的信号,该文方法都能给出很好的辨识结果;基于稳定性理论, 用非线性反馈的方法构造了一个同步系统,用Lyapunov方法从理论上证明了误差系统的零点稳定性,给出了系统同步误差图,结果表明,驱动系统和响应系统能够很好地达到同步;把辨识和控制问题综合起来考虑,提出改进CHEN系统混沌的控制方法,数值仿真表明了该方法的有效性.     

含饱和特性的双采样率数据Hammerstein系统辨识

针对含有饱和特性的双采样率数据Hammerstein系统提出了一种新的辨识方法。首先,将含有饱和特性的静态非线性环节和线性动态环节的串联,整理成一个非线性基函数和线性动态环节的串联。在此基础上,利用辅助模型辨识原理解决数据缺失、中间未知变量、被辨识参数之间存在耦合的问题, 通过递推辨识算法利用双率采样数据辨识单率Hammerstein模型中的参数。最后,以一个含饱和特性非线性系统实例的建模来验证提出辨识算法的有效性。     

基于K型热电偶的瞬态高温测试调理电路

本文针对导弹爆炸场瞬态高温度测试系统的特定要求,设计了一套基于K型热电偶的单电源传感器调理电路。该电路以单电源仪表放大器INA155、模拟开关MAX4638、二阶有源压控低通滤波器为核心,实现了对热电偶输出信号的可控放大,以及滤波去噪。经过验证,该调理电路配合采集电路,可记录完整的爆炸场温度变化。     

MATLAB系统辨识工具箱在系统控制设计中的应用

以一个双输入单输出温度控制系统为例,详细叙述应用系统辨识工具箱进行建模、仿真和设计控制系统的过程,包括控制对象的辨识数据采集、模型估算、控制器设计和系统仿真等.重点介绍了系统辨识工具箱图形用户界面的使用方法.