锅炉房天然气泄漏防范及处理探讨

本文通过对燃气锅炉房天然气泄漏危害、泄漏分类、泄漏原因、泄漏状态辩识,结合保定卷烟厂动力车间的几年来工作经验,提出了燃气锅炉房天然气泄漏防范及处理措施。     

浅谈锅炉房燃气系统泄露防范、处理及设计应注意的问题

通过对燃气锅炉房天然气泄漏危害、泄漏分类、泄漏原因、泄漏状态辩识,并结合从事锅炉质检的工作经验,提出了燃气锅炉房天然气泄漏防范、处理措施及设计中应注意的问题。     

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RELS方法的控制系统参数和结构辩识仿真

给出了应用递推增广最小二乘法对控制系统参数和结构进行数字仿真辩识的方法和步骤,通过对三个实际模型参数及阶的辩识结果,验证了仿真方法的可行性．建出的辩识思想对系统辩识实验研究具有意义．     

同步电机参数的测量与辨识

现代电力系统的发展，对同步电机的各种动态性能计算不断提出的新的要求，而如何简单有效地测定同步电机参数则是动态计算的关键。本文研究了加权最小二乘参数辩识法在同步电机参数测量中的应用，通过处理抛载试验过程中的电枢电压和励磁电流，直接得到参数，针对参数辨识的收敛性和多值性问题，提出了一些有效的方法，如采用动态阻尼因子和动态增益矩阵，提高了参数辩识的精度和算法的稳定性。     

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。     

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。     

模糊预测自适应控制算法应用分析

基于无辩识自适应控制方式在大滞后系统控制中的不足,采用模糊集合理论改进无辩识自适应控制,设计出模糊预测控制器,不仅解决了带有时滞、不确定性、大惯性工业过程的控制问题,而且没有对过程模型提出要求,并在实际应用中取得了良好的效果。     

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。     

浅谈监理对施工现场重大危险源的辨识与控制

做好重大危险源监控工作是贯彻实施《安全生产法》《建设工程安全生产管理条例》的必然要求，企业在重大危险泺监控工作中承担主体责任，作为三大事故多发行业的建筑业更应通过科学的、有效的，长期的手段对施工现场的重大危险源采取全过程的监控，把安全生产工作真正转移到预防为主的轨道上来。并最终降低事故率。本文将对如何加强对施工现场重大危险源的辩识与控制进行探讨。     

基于辩识模型的自动电压调节器

本文利用参数辩识的思想对一单机无穷大电力系统进行辩识以获得其数学模型,同时在辩识过程中考虑了噪声的影响,从而使得到的模型更能准确地反映实际系统。在辩识模型的基础上按最小方差控制原理设计了一离散型自动电压调节器。为避免出现静态偏差,采用了离散最小方差控制与连续积分控制相结合的方式,收到了良好的效果。这种控制方式实现非常简单。仿真结果表明,在各种情况下其性能均优于常规PI调节器,因此具有较高的实用价值。     

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.     

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。     

连续时间线性系统递推最小二乘辩识的收敛性分析

本文针对多输入多输出的连续时间动态线性系统，在系统噪声相关的情形下，研究了递推最小二乘辩识，给出了保证最小二乘辩识强一致性的充分条件。     

建筑工程项目的风险分析与控制

本文首先阐述了建筑工程项目和风险管理的特征，然后析剖了工程项目建设的风险因素辩识和市场经济条件下建筑工程项目风险的特点，最后探讨了建筑工程项目风险控制的对策。     

基于神经网络的非线性系统故障诊断

本文对非线性系统的故障检测与诊断提出了一种新的方法。利用神经网络对非线性系统进行辩识与建模 ,通过比较实际输出与模型的输出 ,可在线辩识出故障幅值的大小。     

系统参数估计的对半估计辅助变量法

本文提出了一种新的参数估计方法,即对半估计辅助变量法,它把辅助变量法的一个2m阶矩求逆化为一个m阶矩阵求逆,理论分析和仿真结果都表明新方法的辩识时间只有辅助变量法的50%, 也比最小二乘法的辩识时间为短,本文从理论上证明了这种新方法具有一致性估计,获得了它的递推算法,以适应在线辩识。     

模糊神经网络的MRAC在环境试验箱控制中应用

针对环境试验箱具有非线性、时变性、强耦合性使得经典控制理论难以对其进行有效控制的问题,提出了以模糊神经网络构成间接模型参考自适应控制方案,以满足系统稳定性、实时性的设计要求.阐述了如何运用模糊神经网络构造间接模型参考自适应控制系统及如何对模糊神经网络构造的辩识器和控制器进行学习和训练.仿真结果表明,该智能控制系统具有很强的鲁棒性和控制复杂被控对象的优越性.     

用Laguerre模型的传递函数黑箱辩识

渐近黑箱辩识的理论是Ljung L和作者于1985年提出的[4]．本文讨论了用Lagurerre模型的传递函数黑箱辩识．在一定条件下，证明了传递函估计的一致性．     

模型参数估计法与烘干过程辨识

模型参数估计LS和IVLS法在回旋窑烘干过程的开环辩识中都得到了应用和推广。试验证明IVLS法是处理具有检测噪音的系统非常有效的辩识技术。运用反复试凑来确定最佳辨识的方法,详细分析了非线性问题。由于将对象从整个系统中分离出来,一定意义上讲,这并非真正的在线辩识。然而,它能为闭环辨识或自适应控制提供所必需的信息。故仍不失为将系统投入闭环运行前不可缺的重要步骤。