保精度-稀疏特性核回归模型的非线性动态系统辨识

针对一组有限测量数据的非线性动态系统建模方法存在模型结构复杂且易出现过拟合等问题,从建模精度及模型稀疏特性出发,提出了保精度-稀疏特性的核回归模型用于辨识非线性动态系统。该方法将逼近误差的L_∞范数思想与结构风险最小化理论相结合,建立求解非线性动态系统所对应的核回归模型优化问题,再应用较简单的线性规划对其求解。提出的方法具有如下三个显著特性:①应用逼近误差的L_∞范数最小化可保证非线性动态系统的辨识精度;②引入支持向量回归架构下的结构风险L_1范数对模型结构复杂性进行有效控制可保证模型稀疏特性;③模型的泛化性能可通过提出的方法从建模精度与模型稀疏特性之间取其平衡。最后,通过实验分析论证了提出方法在辨识非线性动态系统上的保精度-稀疏特性的合理性与优越性。     

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     

基于人工神经网络的磁流变阻尼器研究

考虑到建筑结构的不确定性和非线性,该文提出了基于神经网络的结构系统辨识方法,构造了具有一个隐含层的神经网络,用误差反向的传播算法训练,模拟了一个多层结构在地震作用下的动力响应特性。计算机仿真表明了该神经网络辨识结构的有效性。     

驾驶员行为意图及特性辨识研究综述

为了更好地提高汽车的主动安全性,实现个性化驾驶,针对汽车电控系统中的驾驶员行为意图及特性辨识问题,阐述了各种电控系统在汽车上的重要作用和驾驶员行为意图及特性辨识研究对于汽车电控系统开发的重要意义,对驾驶员行为意图及特性辨识的国内外研究进展情况进行了概述,提出了展望:为提高汽车电控系统性能,实现智能化控制,需要对汽车驾驶员行为意图及特性进行辨识研究;如何更为合理地对转向、制动、加速特性等综合特性进行合理分类和在线准确辨识,将是一个长期的研究课题。     

一类分布参数系统的辨识

讨论非均质碳酸盐岩气藏的分布参数系统辨识方法．在考察窜流函数与地质特征的关系基础上,建立一般的双重孔隙结构模型并阐述其作用与意义;介绍系统辨识问题的若干新结果,包括稳定泛函和参数可辨识性等;用自共轭算子的谱扰动方法证明结构模型的孔隙度和窜流系数的可辨识性．结果表明,分布参数系统辨识包括参数、边界和结构等的辨识,具有实际应用前景。     

隔震桥梁结构的简化反应分析及设计参数研究

在规则隔震桥梁结构简化为2自由度系统的基础上,利用等效线性化方法进一步将以隔震模态为主的2自由度隔震桥梁结构简化为双线性的单自由度隔震系统,考虑了隔震支座的双线性特性,并计入了隔震支座下部结构质量及墩柱粘滞阻尼比等参数对结构响应的影响,提出了相应的计算力学模型,重点讨论了隔震支座的剪切位移延性、硬化刚度比、隔震桥梁结构的质量比、隔震模态周期、墩柱周期及其粘滞阻尼比等参数对隔震桥梁结构在近场地震作用下非线性动力响应的影响,并对隔震支座设计参数的选取给出了合理的选择标准.     

基于VFF-RLS的力传感器的动态特性研究

在科学实验与工业生产中,力传感器动态特性会直接影响传感器的精度,因此研究力传感器动态特性具有重要意义。针对应用于手术机器人的应变式力传感器动态特性难以满足精度要求的问题,文中研究了基于最小二乘参数辨识方法在力传感器振动结构中的应用。由于递推最小二乘（RLS）对于二阶振动系统模型辨识难以同时保证快速性和抗干扰性,文中提出了一种基于可变遗忘因子的递推最小二乘参数辨识方法。首先,通过建立随机振动系统模型,对系统的输入/输出特性进行仿真与分析,确定了遗忘因子函数中的参数,仿真结果表明,文中提出的方法在保持更快收敛速度的同时,使参数辨识误差和收敛预测误差相比于RLS有明显的降低,相比于最小二乘有良好的时变性;然后,在阶跃测试标定法基础上对微创外科手术机器人力传感器的动态参数进行辨识,获得该传感器系统的结构动态特性,即固有频率和阻尼比。实验结果表明,文中提出的方法有较好的收敛性和稳定性,有效地提高了辨识精度。     

直线滚动导轨结合部动力学特性测试及参数识别

基于辨识原理,提出了导轨结合部动力学参数的试验辨识流程,包括标记测量点、频响函数测试、测试数据处理、编制辨识程序等步骤.以组装在床身上的THK导轨结合部为对象,进行了动力学特性测试.并应用Matlab编制了辨识算法,识别出导轨结合部系统法向方向的质量矩阵、刚度矩阵、黏性阻尼矩阵和结构阻尼矩阵,证明了动刚度矩阵法辨识导轨结合部动力学参数的有效性.     

用频域法识别桥梁的模态参数

根据大型土木结构环境振动的特点,利用频域法对桥梁的模态参数进行识别,详细阐述了峰值检测法和复模态指示函数法识别桥梁模态参数的理论依据和实现方法,对比了两种方法各自的特点.利用香港汀九大桥的实测数据,辨识出了桥梁的模态参数,最后的辨识结果表明该方法在具体的工程应用中的有效性.     

基于差异演化和残差修正的离心泵特性辨识与汽蚀分析

针对船用离心泵的特性参数辨识与汽蚀现象分析,提出了一种采用残差修正的差异演化辨识方法.该方法采用差异演化算法辨识其压头-流量特性曲线,然后利用原始数据和辨识结果的残差进行二次建模修正,从而有效提高了辨识精度.以某型船用离心式凝水泵为例对上述方法进行验证,利用辨识得到的特性曲线和已有的凝水系统管路模型进行仿真实验,得到了凝水泵转速、压头、流量、凝水温度、吸入压力与排出压力等参数之间的关系,计算得到了该凝水泵的汽蚀预警转速,并在此基础上分析得到了整个凝水系统的稳定运行边界.     

一种用于模型结构辨识的新方法

系统辨识的关键是模型结构的辨识，它包括模型验前结构的假定和模型结构参数的确定。线性系统的模型结构辨识实质上就是确定模型的结构参数。该文以飞行器运动数学模型为研究对象，介绍了一种基于Bayes假设检验理论、适用于线性系统模型结构辨识的新方法，并给出了工程应用实例。     

自密实混凝土微孔结构参数的识别

运用系统识别原理 ,结合混凝土材料的微观孔结构模型建立了材料微孔结构识别理论 .在该理论中 ,混凝土材料在复杂环境条件下的早期变形可由孔结构模型来反映 ;同时通过有限单元法 ,可以实现温度、湿度和变形多场耦合的数值模拟 .系统识别的数值算法采用寻找复杂目标函数最优值的复合形法 ,为避免搜索到局部最优值 ,还采用了多重随机搜索的方式 .最后用系统识别的结果来预测自密实混凝土的早期变形 ,预测结果证明了识别结果的合理性和所采用模型的适应性 .     

多变量频域极大似然辨识算法研究

提出了多变量频域极大似然辨识算法.在单变量频域极大似然辨识算法的基础之上,得出多变量系统的频域极大似然辨识算法,并且优化设计多正弦辨识输入信号.针对大型挠性结构的模型进行了仿真,验证了算法的有效性,同时仿真结果表明:对于挠性结构,多变量频域极大似然辨识算法是有效的,而且能够在较大的频宽、较低信噪比的情况下得到良好的辨识结果.     

基于关联矩阵的网络拓扑辨识方法研究

提出一种基于关联矩阵的网络拓扑辨识方法．通过对网络的链状和树状基本结构关联矩阵的分析，认为关联矩阵可以完全反映网络基本结构的拓扑信息．网络关联矩阵经过矩阵变换形成三角矩阵，可以反映网络拓扑结构；对三角矩阵进行分级和分解运算，可以提取网络的拓扑信息．这种方法适用于实际应用中常见的树状结构拓扑的辨识，甚至适用于带并联支路（环路）的网络拓扑辨识．该方法简洁实用，结合系统设计仍有更进一步扩展的潜力。     

基于RBFNN钢桁架模型桥的损伤预警研究

损伤预警是结构损伤检测较为关键的一步,目的是判断结构是否发生损伤并发出警告信号.已有的损伤预警方法大多数采用BP网络,并且没有考虑测试噪声的影响.因此,提出采用一种混合算法的径向基神经网络(RBFNN)作为损伤预警系统,结果表明:RBFNN能显著判别损伤是否出现且预警效果要明显优于BP神经网络,更适合作为判断损伤是否出现的预警系统.     

一个具有四翼混沌吸引子的新系统及其参数辨识

研究了一个新的复杂的四维混沌系统,该系统每个方程中包含一个三次乘积项,有9个平衡点,它们相对于原点和坐标轴具有完美的对称性,并且相对于线性特性有很好的相似性.基于稳定性理论,通过选取正确的初始值和合适的观测器,迅速、精确地辨识该系统的未知参数.此方法可以推广应用于一类连续动力系统.数值仿真证明了该方法的正确性和有效性.     

基于二次逼近的神经模糊模型研究

针对非线性系统的辨识，提出了一种基于二次逼近的神经模糊模型，阐述了该模型的结构、算法和应用特点．它能有效地克服ＢＰ（Ｂａｃｋｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ） 算法的缺陷，提高辨识模型的动态补偿能力．通过仿真实例对该方法的特点和性能进行了验证，表明新的模型具有较好的实际逼近精度和适应能力．     

基于动态模糊神经网络的非线性系统辨识

在分析模糊神经网络辨识特点及现状的基础上,设计了一种适用于非线性多输入系统的辨识模型。本模型将T-S模糊模型与5层动态模糊神经网络结构相结合,通过参数学习算法优化辨识结构,对辨识模型进行反馈调节,得到的辨识精度较高。另外,对输入数据采用归一化的方法进行预处理,加快了网络的辨识速率。最后,通过仿真实例证明了该设计的有效性,为模糊神经网络辨识结构的设计提供了一种新的思路和方法。     

基于风载激励下桥梁结构模态参数识别

对桥梁结构长期运营造成的损伤进行检测时,传统的模态参数识别方法需要激振设备和中断交通,不仅复杂而且易给桥梁结构造成新的损伤。依据模态参数的变化可反映损伤程度的原理,提出无需激振设备的基于风载激励下随机减量/ITD法进行模态参数识别的在线检测方法,为桥梁结构损伤识别提供一种新的途径。识别的一阶固有频率及阻尼比的相对误差仅为1.39%和2.3%。