一类MISO双线性Hammerstein模型的集成辨识方法

目的针对一类静态非线性增益具有原点对称特性的M ISO双线性Hammerstein模型,提出一种稳态与动态辨识相结合的集成辨识方法。方法利用稳态信息获取稳态模型的强一致性估计,并通过稳态模型获得非线性增益的估计,再利用动态信息辨识获取M ISO双线性Hammerstein模型的双线性系统未知参数的一致性估计。结果获得一类M ISO双线性Hammerstein模型的集成辨识方法,仿真结果表明了该方法的有效性和实用性。结论集成辨识方法可用于解决一类MISO双线性Hammerstein模型的辨识问题,易于实现。     

Hammerstein模型的稳态辨识方法——MIMO情形

本文针对用Hammerstein模型描述的一类MIMO非线性系统 ,提出了一种稳态参数估计的辨识方法。此方法具有在稳态状态下取值 ,参数辨识简单、精确等优点。数字仿真结果说明了该方法的有效性和实用性。     

计算机控制系统对象模型辩识的单位阶跃响应直接法

用阶跃响应法进行计算机控制系统对象模型辩识,提出了一种直接求取Ｚ传函的方法,省去了求Ｓ传函的中间步骤,用该方法可直接得到阶模型而不仅是一阶近似模。该方法简便,精度高。     

Hammerstein模型参数的相关函数估计方法

本文讨论Hamm erste in非线性模型参数的相关函数估计方法。它是将Hamm erste in模型分解成子模型,通过试验首先获得各子模型的输入输出相关函数,然后采用相关分析———最小二乘法得到各子系统得参数估计值。该方法得到的参数估计是无偏的。     

伺服系统Hammerstein非线性模型及参数辨识方法研究

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.     

用Laguerre模型的传递函数黑箱辩识

渐近黑箱辩识的理论是Ljung L和作者于1985年提出的[4]．本文讨论了用Lagurerre模型的传递函数黑箱辩识．在一定条件下，证明了传递函估计的一致性．     

递推辩识参数自整定PID控制器

提出的数字 PID控制算法是在运用递归最小二乘法识别过程模型参数的基础上根据系统闭环极点位置近似值整定 PID参数 ,来完成过程控制。经仿真试验 ,表明该算法快速、稳定 ,在当前计算机控制极为普遍的情况下 ,实为一种可行的参数自整定数字 PID有效算法。     

基于最小Wilcoxon学习方法的Hammerstein模型辨识

提出一种基于最小Wilcoxon学习方法的非线性动态系统建模方法。用非线性静态子环节和线性动态子环节串联——Hammerstein模型来描述非线性动态系统。然后,将Hammerstein模型的非线性传递函数转换为等价的线性形式,从而建立起线性中间模型。再由最小Wilcoxon学习方法辨识出中间模型参数。最后,通过中间模型参数与Hammerstein模型参数之间的关系,推出原系统的非线性静态环节和线性动态环节的参数,从而实现原非线性动态系统建模。在系统仿真响应信号有扰动时,该方法比用最小二乘法辨识中间模型表现出更强的鲁棒性。     

基于自回归时序盲辩识的机械故障诊断

提出了一种自回归(AR)模型的盲辨识的算法，该算法与传统AR模型的辨识算法的区别在于它可同时确定AR模型的阶次和参数，而不需事先确定AR模型的阶次或假定AR模型的阶次已知，其特点是计算量小，具有很好的收敛性，并在此基础上将AR模型的盲辨识方法应用到机械故障诊断中．     

HaTmerstein模型的稳态辨识方法--MIMO情形

本文针对用Hammerstein模型描述的一类MIMO非线性系统,提出了一种稳态参数估计的辨识方法.此方法具有在稳态状态下取值,参数辨识简单、精确等优点.数字仿真结果说明了该方法的有效性和实用性.     

微机闭环在线辨识数学模型的一种方法

本文给出一种用微机闭环在线辨识数学模型的方法，及其一应用实例。     

SWAT模型点源输入识别方法研究——以鞍山市南沙河流域为例

点源污染的划分和核定是正确估算流域非点源污染负荷的重要工作.我国城市地区往往缺乏可靠的点源入河数据,因此,在SWAT模型的应用中需要根据有限资料进行点源污染输入识别,以确保模拟结果的正确性.本文以鞍山市南沙河流域为例构建了非点源SWAT模型,探讨了点源输入识别中总量估算、时空分配、营养物质形态划分和迁移过程中降解估算等4个方面的问题和处理方法,评估了单位负荷法、现场试验法和统计数据法等3种点源负荷总量估算方法的优劣.结果表明,统计数据法以实际统计资料为依据,能较好反映点源负荷的年际变化,估算结果较好;点源对总氮和总磷的贡献率分别达到了79%和82.5%,是南沙河流域的主要污染源.因此点源控制是改善南沙河流域水质状况的首选措施.     

遗传算法的双线性模型参数辨识

本文以遗传算法为基础 ,提出了一种辨识双线性离散动态系统模型参数的方法。该方法能够有效地克服噪声的污染 ,获得双线性系统参数的无偏估计值。应用该算法对双线性系统进行仿真表明 ,该方法辨识精度高 ,稳定性好     

一种动态系统传递函数模型频域辨识的快速算法

本文提出了一种同时辨识动态系统传递函数模型阶次和参数的频域算法,此算法具有计算量小的特点。     

Hammerstein型非线性积分方程正解的存在性

在lim inf↓u→0^ f(x,u)/u≠lim sup↓u→0^ f(x,u)/u≠lim sup↓u→ ∞f(x,u)/u）的条件下，给出Hammerstein型非线性积分方程：ψ(x)=∫Gk(x,y)f(y，ψ（y））dy的一个正解的存在性定理。     

一类新的评判识别模型及其应用

本文阐述了物元评判识别模型的建模方法，对矿山通风防尘管理工作进行了分析与评判，指出物元评判模型是一类优良模型。     

Sugeno模糊模型的辨识

提出了一种新的Ｓｕｇｅｎｏ模糊模型辨识算法。在Ｓｕｇｅｎｏ模糊模型辨识中,应用模糊聚类方法可将其前提结构和结论参数的辨识分开进行,减少了计算量。通过Ｂｏｘ－Ｊｉｎｋｉｎｓ数据建模说明了本文算法的有效性。