基于神经网络的一类非线性系统参数估计

基于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的神经计算原理，提出了一类非线性系统的参数估计方法：首先将系统参数估计问题转化为以系统模型残差平方和为目标函数的优化计算问题，然后利用连续Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的神经计算估计待辨识参数．数字仿真结果表明，该方法不仅算法简单，而且估计精度高．     

非线性随机系统具有遗忘因子的递推最小二乘法

针对NARMAX模型,结合线性滤波、谱分解定理及成型滤波器原理构成非线性随机系统模型,并将参数模型转化为脉冲响应非参数模型.依据Hankel矩阵法,在参数估计准则函数中加入待估参数的增量约束项和遗忘因子,并结合增广最小二乘递推算法,提出一种具有遗忘因子的非线性参数估计的递推最小二乘法.该算法收敛速度快,且能克服病态,适用于时变参数情形.将其应用于一种非线性自适应预测控制算法仿真中,验证了算法的有效性.     

随机多变量NARMAX模型的非线性递推最小二乘算法

针对随机多变量NARMAX模型存在的问题,基于线性滤波﹑谱分解定理及成型滤波器原理,将随机干扰等效在系统的输出端,提出改进的随机多变量NARMAX模型。基于辅助模型的原理,在参数估计的准则函数中加入待估参数的增量约束项和遗忘因子,并结合增广递推最小二乘算法和随机非线性递推最小二乘算法,将改进的多变量NARMAX模型转换为具有耦合的子系统,给出具有遗忘因子的,能克服算法病态的,适用于具有时变参数模型的改进随机多变量NARMAX模型的非线性递推最小二乘算法。应用在线修正参数预测滤波PID控制,仿真结果验证了算法的有效性。     

基于空间球的三维激光扫描仪标定算法

针对三维激光扫描仪测量模型参数的估计问题,提出一种基于空间球的模型参数标定算法。该算法根据球状标定物上各激光扫描点与标定球球心的距离约束条件,建立三维激光扫描仪模型参数和标定球参数的非线性目标函数;综合采用入侵性杂草优化算法和Levenberg-Marquardt算法优化该目标函数,以实现激光扫描仪模型参数标定;通过增加标定球上的扫描点数,能够减弱激光扫描仪测量噪声对标定精度的影响,从而提高文中算法的模型参数标定精度。实验结果表明,该算法的标定精度高,模型参数估计的一致性好,且能有效抑制测量噪声对标定结果的影响。     

基于预设性能的非线性系统反演自适应控制

为使非线性系统的输出变量具有期望的动态品质和稳态误差,本文基于预设性能函数的性质,对存在参数摄动的非线性系统,设计了一种预设性能的反演自适应控制算法。本文首先给出预设性能函数,使非线性系统的输出变量受预设性能函数所约束,接着通过数学变换,将受约束的输出变量转换为另一个无约束变量,再基于新变量,采用反演控制算法,设计了一种反演自适应控制器,并理论证明了该算法能保证闭环系统的稳定性。数值仿真结果显示,本文算法能保证闭环系统的输出变量具有良好的动态品质和给定的稳态误差。     

新型蝙蝠算法辨识船舶运动模型参数

为准确、有效辨识出船舶运动模型的参数,以构建精确的船舶运动模型,将群智能优化算法中新型蝙蝠算法引入船舶运动模型的参数辨识。将船舶运动模型参数辨识问题转化为一个多维变量函数优化问题,分析了新型蝙蝠算法求解船舶运动模型参数辨识的适应性;给出了采用新型蝙蝠算法进行船舶运动模型参数辨识的流程。基于实船实验数据,采用新型蝙蝠算法辨识了实船一阶线型响应型模型参数。实例显示,将船舶运动模型参数辨识问题转化成优化问题,通过新型蝙蝠算法对构建的误差准则目标函数的优化,能够快速找到使得目的函数最优的一组变量,该变量即为辨识得到的模型参数。研究表明,提出的技术路线简明且适用,是一种有效的计算机辅助船舶运动模型参数离线辨识方案。     

利用新型蝙蝠算法辨识船舶运动模型参数

为准确、有效辨识出船舶运动模型的参数,以构建精确的船舶运动模型,将群智能优化算法中新型蝙蝠算法引入船舶运动模型的参数辨识。将船舶运动模型参数辨识问题转化为一个多维变量函数优化问题,分析了新型蝙蝠算法求解船舶运动模型参数辨识的适应性;给出了采用新型蝙蝠算法进行船舶运动模型参数辨识的流程。基于实船实验数据,采用新型蝙蝠算法辨识了实船一阶线型响应型模型参数。实例显示,将船舶运动模型参数辨识问题转化成优化问题,通过新型蝙蝠算法对构建的误差准则目标函数的优化,能够快速找到使得目的函数最优的一组变量,该变量即为辨识得到的模型参数。研究表明,提出的技术路线简明且适用,是一种有效的计算机辅助船舶运动模型参数离线辨识方案。     

一种基于随机粒子群的变差函数优化方法

变差函数是克里格法中反映区域化变量空间变化特征的有效数学模型,其在克里格插值算法中是重要的环节,由其确定的拟合模型参数直接影响插值精度。由于变差函数采用非线性模型,导致拟合误差曲面存在很多局部极值点。因此传统的最小二乘法不易达到满意的结果。基于这一问题,提出了基于随机粒子群优化(RPSO)算法的变差函数设计方法。实验结果验证了该方法的有效性。     

三维水平井轨道设计最优控制模型改进的进化规划方法

针对三维水平井井眼轨道设计问题 ,建立了一个非线性最优控制模型。该模型以设计轨道总长度最短为性能指标 ,以非线性动力系统为约束条件 ,通过对非线性动力系统积分 ,将最优控制模型转化为一个非线性规划问题求解。为了求非线性规划问题的全局最优解 ,在附加一个目标函数小于当前目标函数值的约束条件下 ,用改进的进化规划方法寻找新的可行点策略 ,提出了一种新算法。将非线性最优控制模型及算法应用到实际水平井轨道设计中 ,数值结果证明了该模型及算法的正确性和有效性     

人工鱼群算法在生产函数参数估计中的应用

生产函数在生活中有着举足轻重的作用,合理地选择估计生产函数参数的方法尤为重要.常用的C-D生产函数为多元非线性函数,用传统方法进行参数估计存在一定的局限性.基于人工鱼群算法能够克服局部极值、鲁棒性强等特点,给出了一种生产函数中参数估计的通用新方法,该方法首先将生产函数模型中的参数构造成人工鱼模型,利用残差平方和设计食物浓度函数,然后通过人工鱼的随机、觅食、聚群、追尾等行为,对生产函数中的参数进行估计.以美国马萨诸塞州1820-1926年的产值、资金投入和劳动力投入数据做仿真实验,结果表明,该算法在生产函数参数估计中具有寻优速度快的特点,且可得到最小的回归残差平方和.     

基于替代模型的油藏注采参数多目标优化设计

针对水驱油藏生产过程中合适的注采参数选取难的问题,提出了以净现值和累产油量为目标函数的多目标优化注采参数设计方法。采用基于粒子群算法的最小二乘支持向量机作为替代模型代替数值模拟,并用带精英策略的非支配排序多目标优化遗传算法对注采参数进行优化。以某区块两注两采模型为例,选取生产井井底压力和注水井注入量为优化变量,通过粒子群算法优化的最小二乘支持向量机构建替代模型,在优化过程中代替数模,再利用非支配排序遗传算法对注采参数进行优化。对比分析替代模型和数值模拟优化设计的结果,其误差在3%以内,并在注采参数优化时间上得到了明显提升。     

基于基本遗传算法的PID参数整定

多目标优化问题一直是控制领域的重要研究问题。本文主要利用基本遗传算法来解决其中的参数优化问题。采用误差绝对值时间积分性能指标作为参数选择的最小目标函数,采用轮盘转的方法提高遗传算法的全局优化能力。最后,通过MATLAB仿真结果表明,根据遗传算法寻优设计的PID控制器比人为的通过调试或经验取得的数据更有说服力,控制效果更好。     

基于蚁群算法的GM(1,1)幂模型参数优化

为了提高GM(1,1)幂模型的精度,将平均相对误差函数和偏差平方和误差函数分别看成是幂指数、发展系数、灰作用量以及初值的函数,通过蚁群算法进行参数辨识.根据两类误差函数最小化原则得到两组参数估计值,再利用这两组参数估计值的凸组合优化模型的参数,通过最大相对误差最小化确定凸组合权系数.实例表明,基于蚁群算法和参数估计凸组合优化改进的GM(1,1)幂模型,其建模精度高于传统GM(1,1)幂模型,同时也说明该优化方法是有效的和可行的.     

基于量子微粒群优化算法的半透明介质光学参数反演

针对半透明介质光学参数估计问题,建立了脉冲激光辐照下半透明介质光学参数反演模型,采用量子微粒群优化(QPSO)算法反演了折射率和吸收系数,分析了测量误差、热物性参数对反演结果的影响,并利用敏感性分析揭示了反演精度与测量误差的关系.计算结果表明：建立的反演模型和采用的QPSO算法可以精确估计折射率和吸收系数,即使人为添加10%的测量误差,反演结果依然具有较强的鲁棒性和准确度.本研究可为半透明介质物性参数获取提供技术参考.     

汽车电控液压制动系统动力学建模及性能研究

为提高估计电控液压制动系统的压力估计精度,针对其工作特性提出一种基于粒子群优化的UKF算法的汽车电控液压制动系统动力学建模方法.该算法根据液压制动系统的工作特性将压力估计问题转化为多维参数优化的问题,应用UKF对汽车电控液压制动系统进行压力估计,根据该液压系统的强非线性及时变系统特性引入液压系统指数参数,压力变化参数差,及测量轮缸压力作为状态量,引入粒子群算法根据目标函数,对UKF中的参数及观测噪声,过程噪声进行迭代寻优.实验数据对比,验证该算法参数估计的精确性及实时性.研究结果对液压制动系统以及整个液压系统的研究都具有指导意义.     

下肢外骨骼机器人阻抗控制参数优化研究

为了提高下肢外骨骼机器人的人机交互性能,本文以基于位置的阻抗控制参数优化为研究对象,提出基于复合粒子速度调节的改进粒子群优化(CSAPSO)算法。CSAPSO算法引入欧式归一化速度调节参数、增加阶段性惯性权重重置和幂函数调节机制,平衡种群探索和开发能力。通过算法改进前后对基础函数的寻优效果对比,验证CSAPSO算法的优越性。基于MATLAB软件Simulink工具箱搭建阻抗控制仿真平台,分析不同方法求解下控制参数优化效果。结果表明CSAPSO算法优化后的参数具有更优的控制效果,进一步降低控制过程中的接触力和位置误差,提高人机交互柔顺性。     

Parameter estimation of S-shaped growth model: A modified particle swarm algorithm

Parameter estimation plays a critical role for the application and development of S-shaped growth model in the agricultural sciences and others.In this paper,a modified particle swarm optimization algorithm based on the diffusion phenomenon(DPPSO) was employed to estimate the parameters for this model.Under the sense of least squares,the parameter estimation problem of S-shaped growth model,taking the Gompertz and Logistic models for example,is transformed into a multi-dimensional function optimization problem.The results show that the DPPSO algorithm can effectively estimate the parameters of the S-shaped growth model.     

面向双馈风机的分层型免疫协同进化粒子群算法多参数辨识

双馈异步电机在实际工程运行情况下是一种高度非线性动态系统,并且由于其参数随环境的强变化性,常规方法难以实时得到其高精度参数。结合粒子群算法的高效多模态收敛性能以及免疫机理全局优化能力强等特点,研究了分层型免疫协同进化粒子群算法(co-evolutionary particle swarm optimization algorithm based on hierarchical-particle immune, HICPSO)智能计算模型参数。将该方法应用于双馈电机参数辨识与建模,提出了分层型免疫协同进化粒子群算法的双馈电机在线参数辨识。仿真结果表明该算法只需要采集控制过程中的数据,不需要数据手册的电机设计值等其他参数,且能在双馈电机运行实时跟随电机参数变化。     

动力学参数估计的频域方法

本文讨论以谱估计为基础的动力学参数估计方法。它一般包括两步估计算法．即首先由线性系统的输入－输出信号估计其谱密度函数．再由第一步得到的频率响应数据估计系统的传递函数参数。文中从统一形式的性能指标出发，选用不同的加权项而导出不同的频率特性曲线拟合算法，如线性化算法、迭代法、非线性最优化方法以及基于若干基本环节的顺序迭代算法。文中还介绍了这种算法的几个应用实例。这种频域方法适用于一般线性系统的实验建模．具有通用性。