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。     

复杂系统模型结构辨识问题

本文给出了复杂系统模型结构辨识问题的基本假设和定义;论述了结构辨识的基本问题;证明了模型结构辨识问题可以看作是根据有限观测数据并利用建模时采用的外部准则来选择模型结构和参数的问题.文中分析了无偏结构的必要条件和模型筛选用的几个基本的外部准则,讨论了观测数据分割问题.     

基于神经网络的加速度传感器动态模型参数辨识

提出了利用函数连接型人工神经网络(FLANN)实现加速度传感器动态模型参数辨识的方法,该方法以加速度传感器动态标定实验数据为基础,通过FLANN训练来确定加速度传感器传递函数参数,文中介绍了辨识原理以及算法,给出了利用FLANN辨识的加速度传感器动态数学模型.结果表明,这种辨识方法具有精度高、鲁棒性好等优点.     

一种复杂系统的模糊模型结构及递推辨识方法

提出了一种复杂系统的模糊模型结构及辨识方法．该模糊模型利用系统的输入和输出数据,将输入和输出空间视为模糊空间．根据辨识精度将模糊空间划分为ｍ 个子空间,每个子空间由线性模型来表征．由隶属函数将子空间模型联接成全局模型来表征系统的整体特性．隶属函数和子空间的模型参数由递推辨识方法实现．仿真结果表明,这种模型结构可以表达复杂系统的特征和辨识算法的有效性     

双率Hammerstein系统的极大似然递推辨识

针对一类双率Hammerstien系统的参数辨识问题,基于辅助模型辨识思想,利用极大似然原理和递推辨识技术,提出一种极大似然递推辨识算法.主要方法是针对模型中的未知输出构造一个辅助模型,用辅助模型的输出预测未知输出.该方法可以直接基于双率输入输出数据进行参数辨识.仿真实验表明,所提出的算法能有效地辨识双率Hammers...     

模型参数未知的双率采样数据系统广义预测控制方法

对于双率采样数据系统,预测控制的困难是存在采样间损失输出,使得传统的预测控制算法和参数估计算法无法实现。为此,阐述了参数未知双率系统预测控制策略。其基本思想是,利用多项式变换技术导出了一个可以使用双率数据进行辨识的模型,通过对这个模型的估算和对采样间损失输出的估计,提出了双率系统的预测控制算法,仿真例子给出满意的控制效果。     

变压器漏电感参数在线辨识方法研究

利用变压器等值回路平衡方程原理,提出了利用加权递推最小二乘法的变压器漏电感参数辨识方法,给出了变压器漏电感参数辨识的等效模型,对变压器模型参数辨识的可行性进行研究,针对不同的情况,分别提出了归算到一次侧的变压器绕组参数辨识方法及变压器原副边漏电感参数辨识方法.利用动模实验数据对变压器漏电感参数辨识的结果表明,参数辨识算法稳定,不受负荷波动以及功率因数变化的影响,辨识结果具有较高的精度.     

基于最小二乘改进算法的时变系统参数辨识

在系统辨识领域,常规最小二乘法是一种最基本的辨识方法之一.然而,随着观测数据的不断增加,会出现“数据饱和”的现象,造成新观测数据对估计值起不到修正的作用.由于新观测值对未知参数估计的影响要比旧观测值大,采用了渐消记忆和限定记忆最小二乘改进算法,来实现时变过程的参数辨识,并进行了仿真实验.仿真结果表明,它们能够克服“数据饱和”现象,从而改善参数辨识结果     

基于改进差分进化算法的机器人动力学参数辨识方法研究

针对传统差分进化算法存在收敛精度不高和算法容易陷入局部最优等问题,提出一种差分进化(Differential Evolution,DE)算法的改进方案,并用于机器人的动力学参数辨识。首先,利用Newton-Euler方法建立含有关节摩擦特性的机器人动力学模型的线性形式,设计严格满足机器人运动条件的傅里叶级数作为运动轨迹,为提高辨识精度,建立机器人观测矩阵条件数的非线性约束模型来优化激励轨迹;其次,引入DE算法并对其进行优化以提高算法的全局搜索能力和开发能力;最后,以智昌川崎RS010N机器人为对象设计仿真实验,实现了机器人动力学参数的辨识,并对辨识结果与理论值进行了对比分析。结果表明,采用改进的差分进化算法,可以准确地辨识出机器人动力学参数,所建立的模型能够反映机器人的动力学特性。     

微型燃气轮机型综合能源系统的建模与辨识

综合能源系统(IES)是由电/气/冷/热子系统构成的复杂能源耦合体,具有能源利用率高等优点,受到业界广泛关注.首先针对由微型燃气轮机构成的综合能源系统,提出了一种基于系统辨识算法的建模和参数辨识方法,利用一段时间内观测得到的系统输入和输出数据,建立系统的黑箱模型并辨识其相关参数,重点讨论模型定阶和关键参数取值优化问题,确立了有效的评价机制,进而实现对各能源子系统内在关系的科学描述;其后,分别利用典型的综合能源系统仿真模型和Capstoni C30微型燃气轮机实验数据,验证了所提方法的有效性.