含有过程噪声的Hammerstein-Wiener模型辨识算法及其收敛性分析

针对含有过程噪声的Hammerstein-Wiener模型,提出一种偏差补偿递推最小二乘辨识方法.通过将偏差补偿引入到递推最小二乘算法中,在线辨识包含原系统参数乘积项的参数向量.并用鞅收敛定理证明偏差补偿递推最小二乘辨识算法的收敛性,分析表明在持续激励的条件下参数估计偏差一致收敛于零.仿真结果表明该方法优于递推最小二乘辨识方法.     

多变量Hammerstein-Wiener模型的参数辨识

为了突破现存Hammerstein-Wiener模型参数辨识方法中假设输出非线性块可逆的限定条件,基于可分非线性最小二乘算法,提出由多个单变量Hammerstein子模型和一个多变量输出非线性块组成的多变量Hammerstein-Wiener模型的参数辨识方法.首先,以输出误差最小为准则使用Levenberg-Marquardt法辨识出输出非线性块和Hammerstein子模型的两个参数集.其次,对Hammerstein子模型使用基于张量积的奇异值分解,辨识出输入非线性块与中间线性块的参数.再次,理论分析了所提辨识方法的辨识收敛性.最后,通过仿真验证此法的有效性.     

非线性Hammerstein-Wiener模型辨识预测控制

为解决工业过程控制领域中非线性系统的模型辨识与预测控制问题,提出一种基于BP神经网络模型的预测控制策略,采用一种分段最小二乘支持向量机辨识Hammerstein-Wiener模型系数的方法建立非线性预测控制器.利用BP神经网络训练预测控制输入序列和拟牛顿算法求解非线性预测控制律,从而实现了一种基于支持向量机Hammerstein-Wiener辨识模型的非线性预测控制算法.仿真实验验证了该算法的有效性和可行性.     

基于辅助模型递推最小二乘法的Hammerstein模型多信号源辨识

针对含有过程噪声的Hammerstein模型,提出了一种基于辅助模型递推最小二乘法的Hammerstein模型多信号源辨识方法。采用多信号源实现Hammerstein模型的可辨识性和参数估计分离问题;将辅助模型引入到串联模块的最小二乘法辨识中,得到Hammerstein模型参数的无偏估计。仿真结果验证了该算法的有效性。     

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。     

基于T-S模糊模型的酸碱中和过程的系统辨识

针对pH中和过程存在非线性和大滞后性的特点,建立了基于协同GK模糊聚类的T-S模糊模型。将协同模糊聚类与GK相结合进行系统辨识,提高了聚类效果,使其前件和后件参数得到优化。利用上述方法建立了pH中和过程系统模型,取得了良好的仿真效果,验证了该算法的优越性和有效性。     

加热炉过程模型的辨识

以四段式环形加热炉为例，系统地讨论了加热炉多变量随机过程模型的建立方法，包括过程变量的选取，数据采集实验的设计，多变量随机过程模型的辨识方法研究，最后给出了环形加热炉的过程模型辨识结果。     

Hammerstein-Wiener非线性系统的模糊预测控制

针对输入和输出受约束的Hammerstein-Wiener型非线性系统,提出一种基于T-s模糊模型的非线性预测控制算法,并用Lyapunov函数分析系统稳定性.通过建立T-S模糊模型,将预测控制器设计中的非线性优化问题转化为相应的线性优化问题;通过离线设计状态反馈控制律,在线实施符合条件的反馈控制律,极大程度地提高了在...     

复杂生产过程的模糊神经网络辨识

大多数工业生产过程，都是具有较多不确定因素的复杂过程，难于用常规方法建立数学模型。把模糊系统理论与神经网络理论相结合，构造了一种模糊神经网络辨识算法，并把该方法应用于合成氨生产系统的过程辨识。     

带有色观测噪声的多传感器ARMA模型信息融合辨识

对带已知有色观测噪声的未知自回归滑动平均模型(ARMA)模型,提出了一种两段信息融合辨识方法:第一段用递推辅助变量(RIV)算法得到自回归(AR)参数的局部和融合一致估值,第二段用Gevers-Wouters算法和用伪逆求解线性方程组方法得到滑动平均(MA)参数和噪声方差的局部和融合一致估值。该方法可用于语言增强信号处理问题。一个仿真例子说明其有效性。     

基于模糊竞争学习的模糊模型一体化辨识

提出了一种利用MGS(modified Gram-Schmidt)算法建立非线性系统模型的建模方法,并给出了基于MGS算法的模型结构和参数辨识的一体化方法,即利用MGS正交变换对通过模糊竞争学习的聚类结果进行变换,确定对模型贡献大的规则,删除对模型贡献小的规则,同时对模型中的参数进行估计,实现模糊模型结构和参数的优化.仿真结果表明,提出的方法能够对非线性系统进行模糊建模.     

基于模糊聚类的二型模糊神经网络系统辨识

二型模糊神经网络结合了二型模糊系统描述实际情况不确定性和神经网络的学习能力,在非线性系统的辨识中得到了广泛应用。二型模糊神经网络参数学习使用最多的是反向传播算法算法,该算法原理简单,易于实现。但是该算法对初值敏感,不合适的初始会导致算法收敛于非最优解或者发散。针对反向传播算法的这一缺点,提出了一种基于模糊C均值聚类的区间二型模糊神经网络辨识算法。该算法选择高斯型隶属度函数,将模糊C均值算法得到的聚类中心初始化高斯函数的中心,而高斯函数的宽度利用模糊C均值聚类算法的隶属度和中心求取。通过2个非线性系统的辨识效果表明,提出的辨识算法具有较高的辨识精度,收敛速度较快。     

信号源相位噪声的优化

本文简要说明了锁相环的构成和基本原理，分析了锁相环中的噪声来源，给出了环路带宽的优化方法。论文结合信号源整机调试实例．提出并实现了一种相位噪声临界时的解决办法。     

基于粗糙集的模糊模型辨识方法

提出了一种基于粗糙数据分析的模糊模型辨识方法·二值化数据过滤和决策表的简约算法是该方法的两个关键点·通过将传统的决策表转化成二进制决策表,并采用二值化数据过滤技术,可以同时简化决策表的属性和属性值·通过决策表的简约算法,从决策表中提取出重要的属性和关键的属性值,从而得到了输入空间的模糊最优化分,进一步得到模糊模型的前提结构和参数·利用这种方法以一组经典数据为背景建立了岩石边坡工程中边坡稳定性分析的模糊模型,仿真结果说明了该方法的有效性     

抗生素发酵过程的模型辨识

分析了目前洁霉素发酵过程中确定补料量存在问题.提出了基于神经网络的辨识方法建立洁霉素发酵过程逆动力学模型的方案.以生产发酵批报为基础,精选出率高的批报数据作为教师数据,采用遗传算法和BP算法相结合的混合算法对网络进行训练,建立了实用模型,并进行了实验验证.结果表明该辨识模型是可行的,具有实用价值.     

制冷系统蒸发器动态过程数学模型模糊辨识

建立制冷系统动态过程数学模型是实现制冷装置优化控制的重要基础.制冷蒸发器是一类过程复杂的两相流动与换热系统,具有明显的非线性和不确定性,其精确的机理模型难以建立.该文通过熵方法和竞争学习算法对输入空间进行聚类,利用递推最小二乘辨识算法(RLS)确定模型的结论参数,实现了蒸发器动态过程数学模型的在线模糊辨识.通过仿真实例,验证了模糊辨识方法对于制冷系统蒸发器在线建模过程的有效性,所建立的模糊规则模型不仅具有较高的辨识精度,同时还具有较为理想的泛化性能和在线跟踪能力.     

带混合学习算法的多阶段神经模糊系统模型

提出一种基于演绎模糊推理的多阶段神经模糊系统模型, 对于给定的学习样本, 通过结构学习（采用遗传算法）与参数学习（采用误差逆传播神经网络方法）过程, 能够生成适当的演绎模糊规则集, 并通过与单阶段神经模糊系统模型求解Benchmark问题的实验对比, 讨论和分析了该模型的有效性和健壮性.     

基于模糊神经网络的水力机组模型辨识

根据水力机组可分段线性化的特性,提出了水力机组简易模糊语言模型。在此基础上,将反馈控制思想引入系统辨识,同时结合神经网络的易学习特点给出了基于模糊神经网络的水力机组模型结构及其算法。最后将所建模型运用于灯泡贯流式机组的在线预测。试验结果表明,该模型在线修正工作量小,并能迅速地、较为准确地逼近实际系统的输出,可以作为贯流式机组自适应控制的实时预测模型。     

含模糊数的 模糊多目标多人优选决策方法

多目标多人决策是一个重要的研究领域,目前已经提出了一些有效的决策方法。但对目标值和权重为模糊数的模糊多目标多人决策问题却研究得较少,本文对这类模糊多目标多人决策问题进行了探讨,利用相对正理想方案与相对负理想方案概念定义了相对差异距离,进而建立了模糊优选模型与方法,并通过战役决心方案的评价说明了该方法是可行、有效的,可作为军事决策与决策支持系统的备选方法。     

多变量系统子子模型辨识

目前,对多变量系统辨识的研究已经越来越多,但是,基本上都属于子模型的辨识问题,不便于实际应用.本文采用子模型与子子模型技术,将一个有R个输入,m个输出的多变量系统分解为M个带R个输入的子模型,而每个子模型又可分解为R个子子模型(单输入单输出系统).在多变量系统中,只要做一次试验(同时加入月个输入信号),使用月个输入信号与M个输出信号的数据,可以自动辨识子模型的阶次与参数,再从子模型的有关数据,最终辨识出子子模型的阶次与参数.本文采用分块矩阵求逆公式,提出一种快速的自动定阶与估计参数的递推算法.