基于组合式信号源的非线性系统辨识

针对非线性系统中噪声的干扰,研究了一类神经模糊Hammerstein输出误差非线性系统的建模和辨识方法,利用组合式信号源实现静态非线性模块和动态线性模块参数辨识的分离,推导了相关性分析法和辅助模型递推最小二乘辨识方法估计动态线性模块和非线性模块的参数,有效抑制系统输出噪声的干扰。仿真结果表明：与最小二乘算法、多项式模型以及多信息方法相比,提出的方法具有参数估计收敛速度快,辨识精度高,建模误差小等优势,验证了所提学习算法的有效性。     

典型Weiener模型和Hammerstein模型数学模型辨识方法

本文介绍的非线性动态系统中的典型Weiener模型如“线性—限幅”系统,“线性—死区一限幅”系统和典型Hammerstein模型如“死区—线性”系统,“滞环—线性”系统参数辨识方法,是在只知道系统输入和输出,而不知道中间变量任何信息的情况下,利用频谱分析方法,辨识出系统中线性和非线性部分全部参数的。最后,还对非线性特性辨识结果进行确认性检验。     

基于状态空间模型分解的分数阶系统辨识算法

给出了分数阶线性系统的一种有效辨识算法.该算法可以辨识出系统的模型参数,同时也可以对系统的阶次进行辨识.通过基底变换把分数阶系统的系统矩阵变换成对角阵,这就把原系统的输入、输出关系转化为若干简单的子系统的和,从而降低了辨识问题的复杂性.该算法还能容易地获得系统的输出误差对其模型参数及系统阶次的偏导数,从而可以选择利用梯度的优化算法,如梯度下降法和拟牛顿法等,进行系统辨识.最后给出了实例证明了算法的有效性.     

辨识Hammerstein模型方法研究

提出了一种对单输入单输出Hammerstein模型的参数辨识方法。基本思想是：首先,将Hammerstein模型转换为一类中间模型。然后,提出利用一种改进的粒子群优化（improved particle swarm optimization,IPSO）算法获得中间模型的参数估计值。接着,通过相应的数学关系来达到对Hammerstein模型的辨识。最后,在数值仿真中,与使用其它辨识方法进行了比较,其结果表明了所给的参数辨识方法是切实可行的。     

基于极值理论的飞控系统故障后风险定量评估

研究了基于极值理论(EVT)的低频高危事件定量评估方法. 构建了考虑驾驶员响应的飞控系统故障后评估模型, 介绍了角速率传感器故障后极值样本的获取方法. 利用非线性优化模型对极值理论中常用的线性模型进行了改进, 针对极值样本分布模型中参数的辨识, 对比了几种优化算法对文中评估模型的适用性. 采用四种优化算法对模型参数进行了对比辨识以寻求飞行风险条件概率最优解,得出了自适应粒子群算法对文中评估模型适应度最高的结论. 最后将传感器故障风险概率加入有驾驶员响应环节的马尔科夫过程模型对飞控系统风险概率进行动态定量评估. 其最终结果可为定量评估某型机操纵系统的动态可靠性提供理论依据.     

基于Hsia算法的Hammerstein模型辨识

针对采用广义最小二乘法（GLS）辨识Hammerstein模型时反复滤波，计算效率不高的问题，提出了利用Hsia算法进行Hammerstein模型辩识的策略．谈法不需滤波，克服最小二来解有偏性的同时，消除了Hammerstein模型中非线性增益的阶次对计算效率降低的作用，鳊程简单，计算快速．仿真及试验研究证明谈法省时明显，值得推广。     

系统仿真动态数学模型的算法研究

研究了系统仿真中具有代表性的既可描述微分环节又可描述惯性环节的动态数学模型的计算方法，通过理论分析，给出了隐式欧拉法和梯形法的误差计算公式、误差符号及首次误差关系判断准则，找到影响计算精度的动态因子，给出动态因子的计算公式及计算方法，从而提高了此类模型的计算精度。     

利用高阶累积量的盲多输入多输出系统辨识

针对多输入多输出线性系统(FIR MIMO)的盲辨识问题,提出了一个线性的基于方程误差的高阶累积量(HOS)算法的改进算法。该算法利用一组输出信号的四阶累积量矩阵的零空间,把一个未知多输入多输出(MIMO)信道的冲激响应辨识成一个常的单项矩阵。对于信道长度一致的不同用户的MIMO系统来说,算法只需要很弱的辨识条件。和原算法相比,改进算法充分利用了输出信号的累积量矩阵固有结构,从而提高了算法的估计性能。计算机仿真验证了算法的有效性。     

感应电机直接转矩控制系统变结构MRAS速度辨识

基于变结构控制和自适应控制理论,提出了一种模型参考变结构(MRAS-VS)观测器,用于感应电机无速度传感器直接转矩控制系统的转速辨识.该法将变结构和模型参考自适应(MRAS)进行有机的整合,选择转子磁链电压模型和电流模型分别作为参考模型和可调模型,采用两模型输出的偏差构造了一个滑模面.理论分析和仿真结果表明,所提出的感应电机无速度传感器直接转矩控制系统的转速辨识方法具有较高的转子磁链观测准确度,因而改善了转速估计的动静态性能.     

基于Hammerstein模型的非线性自适应预测函数控制

传统的预测函数控制对非线性和多变性的实际对象控制效果不佳.采用基于Hammerstein模型的预测函数控制(PFC)内部模型辨识方法来拟合实际对象的非线性.针对实际时象的多变性,不断辨识对象,校正内部模型参数,增强控制系统适应对象变化的能力.选取正弦多项式形式的基函数并介绍了滚动优化的办法.优化性能指标选取双值指标,计算量小,精度高.整个算法线性寻优,不需要非线性模型预测控制的非线性滚动优化,输出可以应用模型参数直接计算.实验表明该方法比PID控制效果更好而且对模型失配具有很好的自适应性能.     

神经网络主元分析的传感器故障诊断方法

针对多传感器故障诊断问题，将神经网络引入主元分析(principal component analysis, PCA)模型之中，提出一基于主元分析的多传感器故障诊断模型。首先，应用传感器正常工作时测量的历史数据，由PCA模型得到所有传感器的预测值。其次，计算传感器系统的平方预期误差值(squared prediction error, SPE),根据系统的SPE值是否跳变，判定有无故障发生。通过分别重构单个传感器信号的SPE值来确定发生故障的传感器。最后,应用一个多传感器故障诊断仿真实例证明了该方案的可行性。     

基于正弦直线过载的惯组动态误差标定方法

为解决惯性测量组合误差模型中与过载相关的动态误差难以在地面精确标定的问题,提出了一种基于正弦直线过载试验系统的惯性测量组合动态误差标定方法。所提方法通过构建满足惯性测量组合测试要求的正弦直线过载试验系统,并利用该系统提供过载的正弦特性和直线往复运动的周期特性,结合惯性测量组合在正/负半周期内的脉冲输出标定惯性测量组合动态误差。试验结果表明,采用所提方法标定的惯性测量组合动态误差重复性、一致性好,可为惯性测量组合动态误差的地面精确标定提供一种有效的手段。     

基于改进PSO-BP算法的冷负荷预测模型

针对PSO-BP(Particle Swarm Optimization-Back Propagation)神经网络预测模型在冰蓄冷空调冷负荷预测中存在输入输出数据关联度低和预测模型存在误差的情况,提出了一种基于JMP数据处理软件、PSO-BP神经网络和马尔可夫链的组合预测方法.利用JMP处理输入数据,剔除耦合度低的样...     

基于LSTM神经网络的短期轨道预报

针对基于动力学模型的轨道预报方法对卫星自主轨道预报与大量非合作目标轨道预报中存在建模成本过高和缺少目标空间环境信息的问题,提出一种基于误差数据驱动的神经网络轨道预报方法.该方法在解析法动力学模型的基础上,使用长短期记忆神经网络对历史轨道预报的误差进行学习,预测未来短期动力学模型的预报误差,以此对预报结果进行修正.选用A...     

估计GM(1,1)模型中参数的线性规划方法

估计GM(1,1)模型中的参数通常采用最小二乘准则,而在模型精度检验时又常采用平均相对误差。在平均相对误差达到最小准则或最大相对误差达到最小准则时,分别给出了估计GM(1,1)模型中参数的线性规划方法,并通过实例给出了不同极小化准则下数值结果的对比。数值结果表明,采用平均相对误差达到最小准则和最大相对误差达到最小准则比通常采用的最小二乘准则更合理,效果更好。     

基于车辆动力学和Kalman滤波的汽车状态软测量

针对汽车动力学控制过程中难以在线测得的横摆角速度等状态参数,根据参数软测量理论,采用Kalman滤波并结合汽车两自由度动力学模型,建立了汽车横摆角速度的线性最小均方误差估计算法。仿真计算与场地实验的结果验证了该算法的有效性,同时软测量技术的采用也为汽车控制系统的状态参数测量提供了一条可行、准确且低成本的研究思路。     

基于PCA和最小二乘支持向量机的软测量建模

软测量技术是解决工业过程中普遍存在的一类难以在线测量变量估计问题的有效方法,支持向量机是基于统计学习理论的一种新的机器学习方法。提出了一种基于主元分析(PCA)和最小二乘支持向量机的软测量建模方法,用主元分析对输入变量进行数据压缩,消除变量之间的相关性,简化支持向量机结构,并通过交叉验证的方法对支持向量机进行参数选择。将其用于4-CBA软测量建模的结果表明:该方法具有学习速度快、跟踪性能好以及泛化能力强等优点,为4-CBA软测量建模的在线实施提供了方便。     

水箱液位系统的建模与仿真

应用流体力学原理对三容水箱液位系统进行分析,并在不同的工作点对水箱系统建立机理模型。基于不同的模型结构:线性模型、BP神经网络模型、非线性Hammerstein ARMAX模型,利用测量到的输入输出数据辨识对象的模型参数,对水箱系统建立数学模型,并通过仿真检验模型的有效性。不同的模型结构和相应参数及其辨识方法将对控制系统的设计具有很强的指导意义。