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     

无速度传感器电动汽车直接转矩控制系统的仿真研究

讨论了电动汽车交流驱动系统的性能和特点,并将基于转子磁链的模型参考自适应转速辨识算法应用到电动汽车无速度传感器直接转矩控制系统中,推导出了转速的辨识算法．仿真结果证实了该控制系统具有良好的动静态特性．     

基于辨识模型的非线性网络故障诊断方法研究

将Volterra级数解的递推算式与方波脉冲函数变换相结合,提出了一种对一类非线性动态网络的数学模型进行辨识的新型混合模型辨识法,导出了相应的混合模型辨识公式和动态响应的求解方法．并根据该法所得到的辨识混合模型,提出采用多重预置模型方法对非线性网络故障进行诊断的方法．该法避免了在线计算系统当前工作模型,易于实现在线故障诊断、     

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。     

Wiener模型的集成辨识方法

对一类石油化工生产过程中的Ｗｉｅｎｅｒ模型辨识问题,提出了一种稳态与动态相结合的集成辨识方法．利用稳态信息获取稳态模型的强一致性估计,通过神经网络逼近得到非线性增益的逆函数．然后利用系统的动态信息辨识Ｗｉｅｎｅｒ模型的线性系统的参数,并得到一致性估计．仿真结果表明了该方法的有效性和实用性．     

液压位置系统的时间序列分析

本文讨论了用CAR时间序列模型来辨识液压系统的阶和参数。文中提出了AIC定阶准则和辅助变量法结合,来确定模型阶和参数的方法,进一步根据估计参数的渐近正态性确定模型的子阶和时滞。文中应用该方法辨识了液压位置系统的阶和参数。仿真和实测阶跃响应比较,证明得到的辨识模型是有效的。     

高速公路交通流宏观模型的一种分类辨识算法

高速公路交通流模型是一个高阶非线性时变系统 ,这使得该模型的辨识问题成为一个非常困难的问题。简要介绍了模型及其中各参数的含义 ,在对模型参数加以分析、讨论的基础上将其分类并分别采用径向基函数 (RBF)神经网络和最小二乘法对模型的参数进行分类辨识 ,成功地解决了该模型辨识的工程化问题。通过与传统的复合形法的辨识结果进行比较 ,该方法的辨识精度和速度均明显提高 ,仿真效果令人满意     

数控机床进给驱动系统模型辨识

本文首先建立了数控铣床进给驱动系统的理论参数模型,然后用系统辨识的方法,由实验数据求出该系统的参数模型——传递函数,并对两种模型进行了比较和讨论。     

基于小波和非线性含输入自回归模型的系统辨识算法

提出了一种结合小波理论和非线性含输入自回归(NARX)模型的系统辨识新算法．该算法利用小波函数有效的逼近能力避免了应用NARX模型系统辨识时确定模型结构的复杂过程，消除了通常小波网络辨识算法由于输入变量之间可能存在巨大差别而引入的严重失真，构成了一个通用、有效、不依赖于系统先验信息的非线性辨识框架．两则数据仿真表明，对于高度非线性系统，该算法可使系统估计的均方误差减少60％以上．     

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．     

STUDY ON MECHANISM OF FIBRE DEPOSITION IN OE FRICTION SPINNING

This paper deals with the mechanism of fibre deposition in OE friction spinning.A fibremodel has been established to analize and evaluate fibre.straightness after deposition.Exper-iments have been done on the measurement of air flow speed at the entrance and exit of thefeed duct which is mounted in an experimental friction spinning unit.Conclusion has beendrawn:the weakness of friction spun yarn is mainly due to its poor fibre straigthness after dep-osition.     

Predicting GM（1,N） Model for the Coefficient of Variation of Hectometer Yarn＇s Weight

The Coefficient of Variation(CV)of hectometer yarn's weight is one of the guidelines to evaluate its intrinsic quality.In the spinning manufacturing,the control of cotton yarn's weight unevenness is accomplished mainly in terms of a spot-check on semi-product and a succedent adjust in process parameters during spinning based on technicians' experience.However,it is theoretically believed among manufacturers that with fixed technical levels and parameters in the spinning process,the quality parameters of assorted cotton have a certain influence on the CV.In order to find out a rule of the influence that assorted cotton has on the CV,a GM(1,N)model,correlated raw cotton's quality parameter with the CV,has firstly been developed according to the modeling theory of grey system,and then been applied in the designing step to predict the CV.It has been approved by practical modeling and validation that the model could fit preferably an accrual CV value,and provide a method of quantitative predicting analysis for textile manufacturers to design cotton yarn's quality.     

基于Timoshenko梁模型的旋转弹箭横向振动模态分析

将旋转弹箭简化为Timoshenko旋转梁,基于有限单元法研究了其在自由飞行时的横向振动模态.采用Timoshenko梁模型,考虑陀螺效应和剪切效应,运用转子动力学和有限单元法的思想,建立旋转弹箭横向振动的有限元方程和频率方程.利用该频率方程,分别采用Rayleigh梁和Timoshenko梁模型对某旋转弹箭进行模态分析,对不同梁模型下的横向振动进动频率进行对比,并讨论弹箭转速和长径比对模态频率的影响.     

聚苯胺纺丝溶液的流变性质

采用毛细管流变仪对还原式聚苯胺／Ｎ－甲基吡略烷纺酮纺丝溶液的流变性质及其影响因素进行了研究。结果表明,聚苯胺纺丝溶液为切力变稀流体,在很低的切变速率下表现出非牛顿性;体系的表观粘度、非牛顿指数及结构粘度指数对温度的敏感性较低;溶液中聚苯胺的含量对流变性质影响较大;溶液的结构粘度指数在本研究范围内有一转折点,此时溶液的结构与可纺性有较大变化。     

抽水蓄能电站在发电工况下旋转备用效益的测算

以抽水蓄能电站各项辅助服务中最为重要一项———旋转备用辅助服务为对象,利用蒙特卡罗随机生产模拟技术,研究抽水蓄能电站最优抽水策略下发电工况下旋转备用容量的定价理论,给出了以边际成本确定旋转备用容量电价的模型方法,以及抽水蓄能电站在发电工况下旋转备用的效益模型。并结合算例说明了模型的正确性和合理性。目的在于使各厂家在发电工况下机组提供备用时能够在提供电能和提供备用之间作出合理的选择,充分体现出其容量的市场价值,使旋转备用的效益达到最优。     

Yarn Quality Prediction and Diagnosis Based on Rough Set and Knowledge-Based Artificial Neural Network

In the spinning process, some key process parameters（ i. e.,raw material index inputs） have very strong relationship with the quality of finished products. The abnormal changes of these process parameters could result in various categories of faulty products. In this paper, a hybrid learning-based model was developed for on-line intelligent monitoring and diagnosis of the spinning process. In the proposed model, a knowledge-based artificial neural network（ KBANN） was developed for monitoring the spinning process and recognizing faulty quality categories of yarn. In addition,a rough set（ RS）-based rule extraction approach named RSRule was developed to discover the causal relationship between textile parameters and yarn quality. These extracted rules were applied in diagnosis of the spinning process, provided guidelines on improving yarn quality,and were used to construct KBANN. Experiments show that the proposed model significantly improve the learning efficiency, and its prediction precision is improved by about 5. 4% compared with the BP neural network model.     

复合纺纱的演变及新方法

对复合纺纱的定义、发展历程作了概述，并在此基础上提出复合纱的新定义。介绍了在转杯纺、空心锭付缠纺、改造的环锭纺上的复合纺纱方法，并对各自的特点及存在问题进行了比较。     

弹性纤维熔纺动力学模型及模拟计算

建立了弹性纤维熔融纺丝的动力学模型,并利用计算机模拟探讨了其纺丝动力学过程。通过分别采用Newton体和Maxwell体本构方程,采用分段积分法,讨论了弹性纤维熔纺动力学与常规熔纺动力学的不同。     

Sirofil纺纱工艺的研究

介绍了赛络菲尔纺纺纱的形成原理以及设备的改装,对纺制的棉型赛络菲尔纺纱线与同支环锭纱线进行了性能对比,并对其优越的纱线性能机理进行了探讨.     

模态置信标准（MAC）在环锭细纱机机架模态识别中的应用

应用模态置信标准（ＭＡＣ）的概念对细纱机机架的模态进行了辨识。实验和分析计算表明，ＭＡＣ可以弥补常用模态识别方法的不足，使模态参数的评估定量化。