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相似文献
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1.
Bouc-Wen模型是工程中应用比较广泛的一种迟滞模型,能够产生一系列不同的光滑滞回曲线,但在实际应用中,因其数学表述上的复杂和参数物理意义不明确而使得其参数辨识存在一定的难度.文中提出一种基于最小二乘法原理的参数辨识方法,它根据系统的输入和输出直接辨识模型中的等定参数,通过在电梯导靴摩擦力建模中的应用表明该方法辨识精度较高,具有较好的实际应用价值.  相似文献   

2.
加速度计动态模型参数辨识对提高振动与冲击动态测试和动态分析精度等具有重要作用.针对加速度计动态模型参数频域辨识方法中栅栏效应对参数辨识精度的影响,提出了一种基于离散频谱校正-最小二乘(DSC-LS)的加速度计动态模型参数辨识方法,该方法利用H1估计获得零频点坐标,并将FFT+FT离散频谱校正与LS方法相结合,高精度估计出谐振点坐标,然后通过特征点坐标计算加速度计动态模型参数.实验结果表明,该方法能够有效消除栅栏效应对加速度计动态模型参数辨识的影响,具有较高的加速度计动态模型参数辨识精度和抗低频窄带噪声干扰性能.   相似文献   

3.
以惯性特征系统作为研究对象,针对常规PID控制器参数的设置问题提出了基于系统最速特征模型的辨识算法,该算法利用惯性特征系统的输入输出特性,通过最小二乘法辨识出系统的一阶特征模型,然后再根据一阶特征模型、控制律和系统的动、稳态性能的要求辨识出系统的二阶最速特征模型,同时也计算出PID控制器的参数.仿真结果表明,该算法能够使PID控制具有最速响应的特征,为PID参数设置提供了一种计算方法.  相似文献   

4.
热水锅炉供暖时只根据锅炉出水温度来决定供暖温度的方法缺少科学的理论依据 .根据热力学定律构建了锅炉供暖系统的基本数学模型 ,并在几个锅炉系统的管网中加入了测点 ,采集到大量室外温度、室内温度、出口温度等数据 ,用最小二乘法辨识出供暖模型中的未知参数 ,绘制出室内温度在1 8℃时的供水温度的函数曲线 ,并以此为基础指导司炉人员根据室外温度合理地控制锅炉的出水温度  相似文献   

5.
6.
本文采用现代控制理论的方法研究药物动力学系统的模型参数辨识问题,以白鼠口服氟的实验数据,得到五室模型的参数.  相似文献   

7.
灰色模型参数辨识的新方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
给出了数列累加和的计算公式的定义,由累加和的运算得到了灰色模型参数的辩识方法,通过实例计算,该方法具有较高的预测精度,为实际应用提供了切实可行的方法。  相似文献   

8.
液体晃动力学参数的辨识   总被引:3,自引:0,他引:3  
提出一种确定液体晃动力学参数的新方法。建立晃动液体和运动容器的力学模型和它的差分方程,实测液体晃动时充液容器运动的信号,采用广义最小二乘法处理试验数据,估计出液体晃动的力学参数。用此种辨识方法获得的液体晃动的主频率和参预基频晃动液体的等效质量与理论计算和共振试验法得到的结果基本一致。  相似文献   

9.
为了解决混频激励下含有非线性特征的电阻与电感(RL)串联电路参数的在线辨识问题,提出通过提取伏安曲线和广义磁链轨迹几何特征的参数辨识新方法。该方法采用最小二乘法定义伏安曲线和广义磁链轨迹复杂图形的倾斜度,由直线拟合直接辨识参数。从端口能量与功率的角度,讨论了算法的物理本质。实验结果表明:该算法具有辨识精度高、运算量小、便于递推等优点,适合于动态实时在线辨识,克服了基于Fourier变换的传统方法计算量大、结果依赖于信号频谱分布等问题。  相似文献   

10.
王晔  吴泽 《科技信息》2008,(34):57-58
本文是把动态称量和定量控制相结合,用控制算法来实现多级控制,从而提高了称量的精度和速度,弥补了单独提高动态称量度或单方面优化定量控制策略的不足。论文具体分析了定量称量问题,首先是把称量系统看作是一个二阶系统,建立数学模后.,进行拉普拉变换和Z变换后得出一个质量仪与系统参数有关的关系式,从而把称量问题转化为一个系统参数识别问题来解决。  相似文献   

11.
由于电弧的非线性,炼钢电弧炉在生产过程中会产生大量的高次谐波,并导致供电网络的电压波动和闪变,为解决这一问题,建立了一个新的电弧炉电弧时域模型.新的电弧模型从电弧物理机理出发,选择电弧电导作为状态变量,用非线性微分方程描述,并且给出了模型参数的计算方法.通过调整模型中的参数,可以模拟电弧炉电气系统参数变化时的电弧特性.仿真结果表明,模型输出的电弧电压、电流与现场实测数据基本一致,验证了模型的正确性.  相似文献   

12.
伺服系统Hammerstein非线性模型及参数辨识方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
在伺服系统建模中,针对线性模型无法表达系统在低速、运动换向条件下摩擦与死区等非线性现象的问题,采用包含静态非线性部分和动态线性系统的Hammerstein模型来代替线性模型对伺服系统进行了描述.根据静态非线性模型逼近伺服系统的非线性特性,非线性模型采用分段非对称多项式基函数来解决摩擦在运动中存在的非对称特性.对于多频率正弦输入信号和伺服系统的速度输出信号,由迭代最小二乘方法来估计模型的参数.通过辨识实验中的线性模型和Hammer-stein模型的输出,说明采用Hammerstein模型方法能有效地对系统非线性部分建模,Hammer-stein模型的输出误差比线性模型的输出误差约减少90%,因此显著地提高了系统的模型精度,实现了对系统非线性动态行为的精确预测.  相似文献   

13.
通过对直流电弧现象的产生,电弧的传导和输入、输出功率的分析,建立了直流电弧通路模型,为电弧的控制和偏弧的抑制提供了理论依据.  相似文献   

14.
滑动平均模型的最小二乘辨识方法比较研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
周毅  丁锋 《科学技术与工程》2007,7(18):4570-4575
滑动平均模型辩识的困难是信息向量中存在不可测噪声项。借助于递阶辩识的交互估计理论,用估计残差代替信息向量中中不可测噪声项,借助于多新息辨识理论扩展新息长度和充分利用系统观测数据的思想,提出估计滑动平均模型参数的多新息递推最小二乘辨识方法和最小二乘迭代辨识方法。与常规递推增广最小二乘算法相比,提出的方法具有更快的收敛速度,能产生更高精度的参数估计。仿真例子验证了算法的性能。  相似文献   

15.
CARMA模型离线最小二乘迭代辨识方法   总被引:1,自引:1,他引:1  
基于迭代最小二乘原理,提出了辨识CARMA模型和输出误差模型参数的最小迭代算法。两个最小二乘迭代算法分别比递推增广最小二乘算法和辅助模型递推算法具有更高的参数精度和具有很快的收敛速度。最小二乘迭代辨识的基本思想是:采用交互估计理论和递阶辨识原理,在每步迭代计算中,参数估计依赖于噪声估计,反过来噪声估计通过前一次迭代的参数估计计算,二者执行了一个递阶计算过程。最后用仿真例子验证了提出的算法。  相似文献   

16.
目的 针对使用戴维南等效电路模型对锂电池进行参数辨识不够精确的问题,提出一种二阶 RC 等效电路模型并对锂电池进行参数辨识。 方法 通过脉冲放电实验得到锂电池的相关数据,在 MATLAB 上使用最小二乘算法对所建立的二阶 RC 等效电路进行参数辨识,并对不同 SOC(State of Charge)下锂电池各个参数的变化情况进行分析,通过计算锂电池的端电压来判断参数辨识的精确度,最后将辨识结果与戴维南等效电路模型所辨识的结果进行对比并分析。 结果 随着锂电池 SOC 下降,锂电池的各个参数会有轻微的波动,在锂电池的 SOC 处在较低的水平时,锂电池的各个参数变化比较剧烈,这是由于锂电池的化学浓差极化所导致的,当将辨识的参数用来求解锂电池的端电压时,随着时间的推移,发现锂电池的端电压的误差波动比较稳定,且最大误差不超过 0. 05 V,反观使用戴维南等效电路模型求得锂电池的端电压误差波动比较大,且最大误差超过了 0. 08 V。 结论 在锂电池参数辨识上二阶 RC 等效电路比戴维南等效电路更加准确,能够更好地描述锂电池的动静态特性,为后续对锂电池的荷电状态估计提供了有力的基础。  相似文献   

17.
讨论用汇编语言实现模型参数辨识的几个问题,阐明了相应的硬件结构及软件框架,并对采样周期、辨识的精度和收敛性等进行探讨,最后给出仿真实验结果。  相似文献   

18.
超级电容器时变等效电路模型参数辨识与仿真   总被引:1,自引:0,他引:1  
为能更准确地描述超级电容器在工作过程中的外特性,在超级电容器经典等效电路模型的基础上,将其扩展为模型参数随时间变化的时变等效电路模型,并选用限定记忆最小二乘法辨识模型的时变参数.在Matlab/Simulink环境下利用实验数据对经典等效电路模型和时变等效电路模型进行仿真比较.结果表明,时变等效电路模型具有更高的精度,可以更精确地反映超级电容器的动态特性.  相似文献   

19.
动态调节模型的最小二乘迭代辨识方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
为了改进参数估计精度,利用递阶辨识的交互估计理论,提出了辨识动态调节模型的最小二乘迭代辨识方法。其基本思想是:在每步迭代计算中,将信息向量中或信息矩阵中不可测噪声项用其估计值代替,而噪声估计值又是用前一次迭代参数估计进行计算的,二者执行了一个递阶计算过程。与流行的递推广义最小二乘算法相比,提出的迭代算法在每一步计算中,同时利用了系统所有量测数据信息,因而具有更高的参数估计精度和更快的收敛速度。进行了仿真计算。  相似文献   

20.
提出了基于旋转电弧传感器的Nu-SVR水下焊缝偏差识别算法.Nu-SVR通过对基于旋转电弧传感器采集到的不同偏差的水下焊接信号进行学习,然后对水下电流信号进行焊缝偏差识别得出偏差.相对于传统的回归算法--区间积分法和神经网络法,算法具有更好的识别能力.最后通过水下焊接实验,其最大的识别误差仅为0.554 mm,证明了该方法十分有效.  相似文献   

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