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。     

广义最小二乘限定记忆参数辨识方法与仿真研究

最小二乘参数辨识法可用于动态系统、静态系统、线性系统、非线性系统的参数估计.可用于离线估计,也可用于在线估计.最小二乘辨识法简单、实用,其递推算法收敛可靠,并且当模型噪声为白噪声时,可得到无偏、一致和有效的估计,从而得到广泛的应用.但当模型噪声是有色噪声时,最小二乘参数估计不是无偏、一致估计,并且随着数据的增长,最小二乘递推辨识算法将出现数据饱和现象,以致递推算法慢慢失去修正的能力.广义最小二乘递推算法解决了模型噪声是有色噪声时,最小二乘参数估计的无偏性和一致性问题,并能给出噪声模型的参数估计值,但依然存在数据饱和问题.论文在广义最小二乘递推算法的基础上引入限定记忆方式,获得了广义最小二乘限定记忆参数估计递推算法(RFMGLS),解决了广义最小二乘递推算法的数据饱问题.仿真结果表明了RFMGLS算法的有效性.     

改进遗传规划算法在系统辨识中的应用

为了解决工业过程中数据丰富但机理不完全可知的非线性动态系统建模问题,提出了一种改进的遗传规划算法,以辨识模型结构和参数.该算法首先基于多层次辨识和反馈的基本思想,对系统进行多次辨识,直到把辨识误差缩小到可接受的范围;然后,采用最小二乘法估测模型参数,避免优良模型结构因低劣参数而被淘汰;最后,实施M估计技术,削弱强噪声对建模的影响,增强模型泛化能力.针对满足Lotka-Volterra方程的非线性动态系统进行建模仿真,试验结果表明该算法能较好地辨识满足Lotka-Volterra方程的一类非线性动态系统.     

基于Takagi-Sugeno模糊模型的小型无人直升机系统辨识

提出了一种基于非线性系统模糊辨识建立小型直升机动力学特性模型的新方法,分析了小型直升机的4个舵机输入和位姿变量、运动变量的模型.设计实验采集和预处理得到辨识和验证所用的数据.通过辨识航向通道的动力学模型来说明模糊辨识在小型直升机建模中的可行性和有效性,并通过与最小二乘法辨识结果比较,表明该模糊辨识建模方法具有建模简单、模型精度高等优点.研究结果对小型直升机系统的建模和控制具有一定的实用价值.     

含过程噪声的Hammerstein-Wiener神经模糊模型多信号源辨识

提出一种在过程噪声干扰下基于偏差补偿递推最小二乘法的Hammerstein-Wiener神经模糊模型多信号源辨识方法.通过三阶段组合式多源信号,实现了过程噪声干扰下HammersteinWiener模型中输入静态非线性环节、动态线性环节以及输出静态非线性环节的分离,提高了各串联环节模型参数的分离精度,避免了传统迭代分离方法中模型参数的收敛问题.在此基础上,利用补偿原理,提出基于偏差补偿递推最小二乘法的Hammerstein-Wiener模型参数辨识方法,通过在递推最小二乘算法中引入修正项来补偿过程噪声引起的估计偏差,实现了模型参数的无偏估计.理论分析与仿真实验的结果表明,所提出的方法具有较好的有效性.     

基于最小二乘支持向量机动态逆的非线性系统自适应控制

提出基于最小二乘支持向量机动态逆的一种非线性系统自适应控制方法.该方法采用最小二乘支持向量机辨识非线性系统的动态逆模型,并将其串联在原系统之前得到复合的伪线性系统.对于建模误差、不确定因素等引起的非线性系统逆误差,采用在线最小二乘支持向量机进行自适应补偿.最小二乘支持向量机的在线参数调整规律由Lyapunov稳定性理论导出,并证明了非线性闭环系统的稳定性.仿真结果证明了该方法的有效性.     

基于LS-SVM-FLANN的虚拟仪器系统非线性动态补偿

针对虚拟仪器系统存在的非线性动态测量误差,提出了一种新的补偿方法.该方法依据虚拟仪器系统的静态和动态标定数据,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)构造的函数链接型神经网络(FLANN)辨识得到静态补偿环节及动态补偿环节模型,再将其串接到原虚拟仪器系统的后面来修正其非线性特性,改善其动态特性,从而获得系统理想的输入输出特性.实验结果表明该方法用于虚拟仪器系统动态非线性误差补偿的有效性及优越性.     

转炉炼钢动态过程预设定模型的混合建模与预报

准确预报转炉炼钢动态过程的补吹氧气用量和冷却剂添加量,对于提高终点命中率具有重要意义·采用机理模型及基于数据的自适应神经模糊推理系统混合建模方法建立了转炉炼钢动态过程预设定模型·用减法聚类,最小二乘法及梯度下降法辨识了T S模型并用该模型对机理模型进行补偿建模·对一座180t转炉的实测数据进行了仿真,仿真结果表明该方法是切实可行并有效的·     

含过程噪声Wiener系统的递推两阶段参数估计

Wiener系统属模块化非线性系统,由一个线性动态模块串联一个非线性静态模块组成,因其结构简单、实用性强,在非线性系统建模中得到广泛应用.最小二乘算法估计过程噪声扰动的Wiener系统时会带有偏估计.为了获得无偏估计,本文提出了一种递推两阶段参数估计算法.首先用FIR函数和多项式函数分别逼近系统的动态传递函数和静态反函数,随后运用递推最小二乘算法和递推辅助变量算法进行参数估计,其中的辅助变量由第一阶段的辨识结果计算得到.研究结果表明,提出的递推两阶段参数估计算法可以得到待辨识Wiener系统的无偏估计,数值仿真验证了该算法的有效性.     

基于CFD与最小二乘法的翼伞动力学建模

襟翼偏转气动计算是翼伞建模的关键问题,为提高翼伞动力学模型精度,本文引入襟翼偏转气动模型,提出CFD数值模拟与最小二乘辨识相结合的方法:数值模拟借助动网格动态捕捉翼伞外形与姿态变化,获取襟翼偏转气动数据;最小二乘法进行模型参数辨识,修正翼伞气动计算.研究表明襟翼偏转气动模型较好反映翼伞气动规律,对应动力学模型与空投试验数据接近,验证本文建模方法的有效性,为翼伞精确建模提供新思路.