精密机械热动态误差模糊神经网络建模研究

结合模糊逻辑与人工神经网络的优点,提出精密机械热动态误差的模糊神经网络模型,并在多变量模糊模型后件结构与参数辨识中提出了主分量分析建模的新方法.基于语言控制规则的模糊模型,采用模糊推理方法,建模的关键在于结构辨识和参数辨识. 采用主分量分析方法可有效地辨识模型后件的结构与参数.为克服建模用的有效数据量少于后件参数,而无法建立相应的模糊模型这一问题,采用一种多变量系统的模糊神经网络建模方法,利用神经网络具有学习的能力,通过使用适当数量的具有充分激励信息的优选数据组作为学习样本对神经网络进行训练,从而建立起模糊神经网络模型.当辨识的模型精度达不到要求时,可应用模糊神经网络的多次训练获取更高的模型精度.实测数据建模表明,模糊神经网络模型能有效地描述热动态误差.     

基于BP神经网络对时滞系统的模型参数辨识仿真

主要研究了基于BP神经网络对时滞系统的参数辨识,分析了两种辨识结构和两种建模方法,对系统被控对象的建模采用了神经网络正模型,辨识结构为串-并联型.考虑加强BP网络的泛化能力,用随机数据去训练网络,然后得到训练后的权值,给一个阶跃信号,利用交叉两点法,从而得到时滞系统的特征参数.通过仿真,基于BP网络对时滞系统的参数辨识是有效的.     

模糊神经网络用于非线性系统模型辨识

提出了一种非线性系统的模型辨识方法。在只有被辨识系统的输入输出数据的情况下,利用一种无监督的聚类算法来进行结构辨识,从而自动获得模糊规则库,并可以得到模糊系统的初始参数。在聚类的基础上,构造一个与之相匹配的模糊神经网络,用它的学习算法来训练网络得到一个精确的模糊模型,从而实现参数辨识。同时,证明了所构造的模糊神经网络具有通用逼近能力,这个能力在模糊建模和模糊控制方面非常有用。通过对两个非线性系统辨识的仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于ARMA模型的桥梁结构模态参数辨识研究

模态参数辨识是对结构进行动力损伤诊断的前提,本文介绍了一种通过建立ARMA模型来辨识结构工作模态参数的方法.待检结构在环境激励下发生自由振动,用位移传感器测出振动响应数据,据此建立适当阶数的ARMA模型,并估算模型参数.根据模型参数与系统模态参数的关系算得模态参数.最后用稳定图法剔除虚假模态,确定结构真实模态.重点讨论用ARMA时序模型进行模态频率辨识的问题,并通过一个简支梁振动试验对该方法进行了验证,将试验结果与随机子空间法和ANSYS建模分析法的计算结果对比发现,3种方法识别出的前三阶模态频率基本吻合,且满足精度要求,说明在激励数据未知的情况下,基于ARMA模型的模态参数辨识法能够准确地识别出系统的模态参数.     

基于广域测量系统的电力负荷建模方法

针对基于传统量测的负荷建模方法存在的问题,提出了一种基于广域测量系统(WAMS)的负荷建模方法.该方法以WAMS记录的相量测量单元(PMU)安装节点处的电压相量为现场实测数据,可在电网中PMU布点情况不满足系统可观的条件下对电网中的任意负荷节点建立模型,并采用克隆选择算法(CSA)辨识出节点负荷模型的参数.将该方法应用于IEEE 39节点系统中,辨识结果显示,提出的基于WAMS的负荷建模和参数辨识方法具有较快的收敛速度,所建立的负荷模型能够很好地拟合负荷实测信号.该方法能够为电力系统仿真计算提供高精度的负荷模型.     

感应同步器测角系统误差建模

为了提高测角系统的精度,建立了基于离线数据辨识的误差补偿模型.根据实际测量得到的测角系统在一个机械周期内(0°~360°)的全零位误差数据和多个检测周期内的细分误差数据,提出了一种基于FFT分析结果与误差机理模型相结合的建模方法,利用测角系统的误差与感应同步器自身误差之间具有强相关性的特点,用离线数据辨识的误差模型对在线数据进行实时补偿.仿真结果表明,建立的零位误差和细分误差补偿模型将测角系统的全误差从±15″减小至±2.″与传统的误差模型比较,该模型适用性广,有较高的补偿精度.     

基于模糊关系的非线性系统辨识研究

分析了传统的利用神经网络进行非线性辨识的方法在系统有噪声数据时鲁棒性差且系统辨识结构不准确的问题，提出了一种基于模糊关系的系统辨识与建模方法。该方法将模糊控制与神经网络有机结合，在优化系统辨识结构的同时有效降低了噪声数据对系统的干扰。     

灰箱辨识在连续回转电液伺服马达中的应用

为能准确地获得新型连续回转电液伺服马达系统的性能参数,建立了系统的灰箱辨识模型,采用灰箱建模理论进行参数辨识,通过matlab辨识工具箱利用液压系统已知的参数来辨识难以求得的参数.该辨识是一种基于系统物理结构和输入输出测量数据的方法,不但利用了系统的先验物理知识,而且考虑了过程噪声所造成的模型不确定性,能够很好地把握实际系统行为的本质.实验结果证明:该方法对于获得准确液压系统性能参数,建立一个准确模型是非常有效的.     

一种新的模糊神经元网络建模方法

基于零阶Ｔ－Ｓ模糊模型,本文指出了一种实用的输入输出的数据进行复杂系统的模糊神经元网络建模的方法,该方法的主要目的是解决模糊神经元网络中结构辨识的困难。 种所谡语言模型被用来寻找系统输入变量的最佳组合。     

基于聚类算法的C-R模糊模型结构辨识

工业过程中多数系统呈现出非线性、时变性和多模态性等特征,往往难于用机理建模的方法建立它的模型,因此利用系统的输入和输出数据进行非机理建模是非常有意义的。对C-R模糊模型进行了改进,应用关系度聚类算法在线辨识出系统的模态,即系统C-R模型的模糊子空间的数目,提出了C-R模糊模型的聚类建模方法,仿真结果表明了该算法的有效性,节省了运算时间,简化了运算过程。     

多传感器信息融合的分层着色Petri网模型

该文以导弹攻击系统为例,提出了一种基于分层着色Petri网理论建立多传感器信息融合系统模型的方法。该方法运用着色Petri网理论克服了以往用普通Petri建模的不足,细化了其系统模型的中间过程,同时给出融合中心的数据融合算法和指挥中心的神经网络解析算法。基于分层着色Petri网建模与分析方法有利于融合系统的性能分析和行为仿真的实现。     

基于协方差矩阵递推的故障诊断

在大型复杂系统中,局部的故障可能传播到系统的其它部分,造成严重的后果,因此要及时诊断故障。传统的PCA方法需要通过离线建模和在线检测,实时性不好。因此,该文给出了协方差矩阵递推的方法,它能够有效的解决实时或离线数据的故障诊断。最后通过一个仿真例子,PCA方法和协方差矩阵递推方法在故障诊断的对比,说明协方差矩阵递推的有效性。     

集成数据选择特征基因

特征选择技术在利用基因芯片进行疾病的分类和诊断中起到了关键作用。该文提出了一种新的集成数据选择特征基因的方法;针对多来源数据中的每一个,首先计算每个基因在这一数据上的差异表达统计量,然后用这些统计量来代替这一原始数据进而提取特征。在4个真实的基因表达数据集上对提出的方法进行测试并与对照的方法比较,实验结果显示,提出的方法所选出的特征应用于分类的效果更好。     

DSL中基于MTL的共模传输

该文提出一种基于MTL理论进行DSL共模传输的建模思想,把传统的矢量传输技术通过在发送端和接收端进行阻抗匹配应用于实际的电缆包的信道建模当中,从而实现了基于传输共模信号的电缆包MIMO模型,解决了在非屏蔽状态下双绞线如何进行共模传输的问题,基于此模型DSL中的数据传输速率有可能有进一步的提高。实验仿真表明基于该理论形成的差模信道非常接近实测数据,此外线与线之间的电磁干扰非常强。     

基于前馈神经网络的潮汐预报

该文针对传统的潮汐预报多以前几日的水文数据结合气象资料为依据进行推算的方法,这样的结果是预报准确度不高。该文介绍了一种新的预测方法,利用感知器神经网络所具有的通过学习获取知识来解决问题以及能对任意连续映射进行逼近的能力,通过搭建在计算机平台的前馈神经网络模型和水文站提供的历史潮汐数据,对涌潮到达江河沿岸各观测点的时间和水位进行预报。     

基于FEM的钢带均匀度交流励磁检测方法

该文为检测压延工序后钢带的分布形态,提出一种传感器探磁结构模型。采用矢量磁位有限元法建立系统分析模型进行磁场计算,研究励磁求解所得各项磁性参数。并通过ANSYS EMAG软件模拟在线检测,给出各种典型分布及缺陷状态下的特征信号曲线。试验结果表明:与钢带平面正交的磁密分量及绞线中的电流峰峰值可辨识钢丝分布,且后者更为直观、灵敏,该研究为钢丝帘线磁性检测仪器的研制奠定基础。     

含右删失数据的随机效应模型的统计分析

该文对含右删失数据的随机效应模型进行了研究。对于具有右删失数据的正态非线性随机效应模型,用Laplace展开方法,给出该模型中固定效应参数的估计以及Gauss-Newton迭代算法。同时系统地研究了具有右删失数据的正态线性随机效应模型,得到了该模型中固定效应参数,随机效应参数的估计,然后进行了影响分析。最后,利用实例验证了上述方法的可行性。     

基于模糊松弛的极化图像分类算法

该文模糊聚类是一种重要的分类方法,已有的模糊分类算法应用于极化SAR图像时只利用了光谱信息,未考虑到邻域像元间统计依赖关系,针对这一缺陷,该文引入了邻域函数来描述这种依赖关系。在模糊C均值(FCM)框架下,利用邻域函数进行类别概率松弛,而且松弛程度可根据具体应用修改,增强算法的灵活性。利用DLR实验室的全极化数据进行的实验表明即使在强噪声下本文算法也能获得一致连续的分类效果。     

热泵-压缩机性能测试系统开发

该文开发了热泵-压缩机性能测试系统,以用于热泵压缩机的性能分析。选取水冷冷凝器量热器法作为主要测试方法,提出了测控系统的结构框架。确定了系统基本功能,建立了系统用例模型,运用设计模式优化了代码结构,提高了系统的维护性和复用性。通过对稳定判据的确立和故障分析,完善了系统自检功能。对实验数据进行了分析。运行结果表明,系统性能稳定,可靠,各项测试性能指标达到了设计要求,实用性强。     

基于H.264的无线视频监控系统设计与实现

该文设计和实现了H.264格式的视频数据在无线视频监控系统中的传输,重点介绍了实时视频数据的发送和接收以及在客户端的解码播放。该文采用RTP(实时传输协议)封装H.264数据,并由CDMA2000无线网络传输视频数据。在客户端的播放器设计中,用基于Directshow的构架来实现视频的解码播放。