浮点数编码的遗传算法在系统辨识中的应用

采用基于浮点数编码(十进制编码)的遗传算法,融合和改进了一些遗传操作,提出了一种系统辨识的方法并应用到在噪声背景下ARMA模型系统的辨识.仿真表明,该方法能有效地克服有色噪音的干扰,从而获得系统参数的无偏估计,在开口箱扬声器系统的低频参数测量中的应用也表明了该方法的有效性.     

小摄动弱非线性系统的参数辨识

非线性振动系统的参数辨识在结构动力特性研究及其振动控制中有着重要的作用.针对一类一般非线性系统提出了一个参数辨识的新方法.将小摄动量引入弱非线性系统中,应用多尺度方法获得系统的频响函数,接着利用非线性参数方法转换将原频响函数转化为线性函数,最后采用最小二乘法来辨识线性频率响应函数中的参数     

基于递推最小二乘法的四旋翼系统辨识

在四旋翼飞行器建模过程中,需要获取精确的系统模型参数.该文通过系统辨识的方法获得四旋翼系统模型的参数.首先针对四旋翼飞行器小角度飞行状态,建立含有未知参数的系统动力学模型;然后根据四旋翼飞行器的实际飞行数据,应用递推最小二乘法对系统参数进行辨识;将辨识获得的参数应用于仿真模型,并将仿真数据与实际测量值进行对比.结果表明:在小角度飞行状态下,此辨识方法可以获得精确的系统模型参数.     

基于未知参数观测器的混沌系统参数辨识

将一种基于未知参数观测器的混沌系统参数辨识方法推广应用到非自治系统,以Van der Pol-Duffing方程为例构造了相应的观测器对未知参数进行辨识.数值仿真结果表明该未知参数感测器的设计方法是有效可行的.     

基于遗传算法的非线性系统辨识的研究

针对线性、时不变和具有不确定参数的对象进行辨别和控制研究,其辨别器和控制器的确保辨识系统全局稳定的自适应函数调参规律和结构选优组成等,都是构建在线性系统理论之上。由于非线性系统的辨别和自适应控制一直难于找到相应的数学方法,因此提出一种非线性系统数学模型构成系统模型辨识的新方法,将组合优化问题由非线性系统结构辨识问题转化而成。仿真实验表明,遗传算法求解非线性系统辨识比其他方法具有更好的近似解,证明了该算法的有效性和实用性。     

基于时变T-S模型的自适应控制及其在养老保险系统中的应用

模糊控制算法已经广泛应用于商业和工业领域.讨论了基于时变系统T-S模糊模型的自适应控制方法,及其在养老保险信息系统中的应用.推广了一种基于参数辨识的自适应控制技术,这种自适应控制技术可以在控制过程中在线地调节系统的参数与结构,不断提高其适应能力.通过实际应用案例表明,提出的基于T-S模型的自适应控制技术在时变系统中是成功的.     

基于模型参考自适应辨识的直接转矩控制研究

针对在直接转矩控制系统中参数变化引起的电机特性不稳定问题,提出了一种基于模型参考自适应的定子磁链和转速的辨识方法,并将其应用在无速度传感器的直接转矩控制系统中.仿真结果表明:该方法有效地减小了定子电阻变化对系统特性的影响,并将由于转子常数变化引起的转速辨识误差限制在很小的范围内,从而提高了系统稳定性.     

南极海冰厚度的优化辨识

根据中国第22次南极科考现场观测数据,建立了辨识海冰厚度的分布参数系统最优控制模型,对南极中山站内拉湾海冰厚度进行了优化辨识,辨识得到的海冰厚度与观测结果非常接近,同时模拟得到的冰内温度分布与实际观测温度也吻合良好,表明所建立的参数辨识模型及其求解算法是正确、有效的.     

统一混沌系统的修正投影同步

本文研究两个统一混沌系统之间的修正投影同步.应用李雅普诺夫稳定性理论,在系统参数已知和未知时,分别采用非线性反馈控制和自适应控制方法设计相应的控制器,实现了驱动系统与响应系统各状态的修正投影同步,并且参数未知时可以辨识出驱动系统的未知参数.数值仿真结果进一步验证本文控制方法的有效性.     

矢量量化技术在微机话音记录系统中的应用

叙述一种数据压缩方法－－多级矢量量化器在微机话音记录系统中的应用。介绍了二级量化器的码书设计,阐明了微机话音记录系统四路通话的运行方式及其放音工作原理。实践应用表明,该系统的话音质量比原来ＰＣＭ编码的话音质量下降很少,而运行速度较快,设计亦简单。     

动态数据驱动的LS-SVM多模型预测主动容错控制

针对非线性系统提出了一种基于动态数据驱动的LS-SVM多模型预测主动容错控制方法,使系统对已知故障容错的同时,利用动态数据驱动对模型的补充,实现了对未知故障的主动容错．该方法首先基于LS-SVM建立系统正常或已知故障模式的动态模型库,实际运行时依据系统对性能容忍度指标和模型失配度指标的实时计算分析,判断系统所处的运行模式,当系统发生已知故障时,直接调用动态模型库中已有的模型,并采用经局部线性化近似预测控制算法计算控制律;当系统发生未知故障时,则选用模型库中最接近当前运行模式的模型进行故障过程的过渡容错控制,并以动态数据5步补充循环算法,快速建立该未知故障的LS—SVM模型,进而利用新模型实现系统对未知故障的主动容错．并以一非线性系统仿真实例验证了所述方法的可行性和有效性．     

多任务模糊聚类驱动的多任务TSK模糊系统模型

该文提出了一种多任务Takagi-Sugeno-Kang（TSK）模糊系统建模方法.首先给出了一种新的多任务模糊c均值聚类算法，能够有效提取所有任务之间的公共信息和每个任务的私有信息，进而利用所得的聚类中心构建多任务TSK模糊系统的前件参数.其次设计了一种具备多任务协同学习机制的后件参数优化方法，可以优化多任务TSK模糊系统的后件参数.最后基于优化的前后件参数，构建出具体多任务模糊聚类方法驱动的多任务TSK模糊系统模型（multi-task fuzzy c-means based multi-task TSK fuzzy system，MTFCM-MT-TSK-FS）以用于实际应用.分别在合成和真实数据集上进行实验，结果验证了该模型的有效性.     

基于方案排队法的空调系统冷热源优化布局

冷热源是建筑用空调系统的核心部分,其布局性能直接影响整个空调系统的设计目标和运行效率．基于方案排队法,建立了某空调系统冷热源布局方案的优选模型,对布局模型的各量化指标,采用综合赋权法计算出相应目标参数的权重;对于定性指标,则采用专家调查法进行评价．综合定性和定量分析确定出优选的冷热源布局,结果为方案5最优,这种方法易于理解和实施,为空调系统冷热源布局的设计提供了新途径．     

基于神经网络专家系统的高压断路器故障诊断研究

将神经网络与专家系统的融合技术应用于高压断路器故障诊断的研究,该系统利用神经网络鲁棒性好、学习功能强等优点,可以充分发挥专家系统逻辑推理能力,克服专家系统容错能力差和学习能力弱的缺点。仿真结果验证了该方法的有效性和可行性,为高压断路器的快速故障诊断提供了一条新的途径。     

T-S模糊控制系统的稳定性研究

针对非线性系统的T-S(Takagi-Siugeno,T-S)模糊控制模型,在分析模糊控制系统稳定性的基础上提出了系统新的稳定性条件和分析方法,减小了以往稳定性判定方法的局限性,增加了稳定性条件的信息,从而保证了判稳条件的宽松.     

电磁激振器的变结构控制

研究电磁激振器的变结构控制.通过建立电磁激振器的非线性数学模型,应用变结构控制理论对其进行控制.克服了传统PID控制需要不断调整控制器参数和缺乏自适应性的缺点.仿真结果表明,变结构控制算法能达到精确控制的目的,对系统参数变化和外界干扰具有较强的鲁棒性.     

基于PID控制的温度大滞后系统算法研究

针对温度控制系统的大滞后特点,采用Smith预估控制算法进行控制,在此基础上提出了一种改进PID控制算法.仿真结果表明改进的PID控制算法具有较强的稳定性和鲁棒性,既能有效地抑制大滞后、时变的影响,又对模型参数的变化具有很强的适应性,能取得良好的控制性能,是一种实用而简便的大滞后炉温控制方法.