结构分离和参数分离的灰箱建模

为解决复杂系统的建模问题,以石化工业中广泛应用的连续搅拌釜式反应器(CSTR)为背景,提出以结构分离和参数分离为基础的灰箱建模方法.建模的思路是充分利用系统的先验知识,最大可能的保留系统的已知结构和参数,以保证建立的模型从内部到外部逼近原型系统.在对非线性系统进行结构分解后,建模步骤分两步进行:对反应速率中的Arrhenius方程进行对数变换,可使用便捷、有效的最小二乘算法拟合其中的未知参数;仅对线性部分的未知参数进行辨识,不仅大大降低模型的训练时间,更是提高了模型的灰箱性,从而保证模型的可靠性和泛化能力.通过与常规使用的全参数辨识的建模方法对比,证明了该方法的有效性.     

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.     

小型无人直升机分层混杂控制系统

基于分层简化思想和混杂系统理论,设计了具有三层结构的小型无人直升机混杂控制系统：下层的运动控制层是由多个不同形式的单模态控制器构成的连续动态系统,每个控制器对应于直升机的一个飞行模态;中间的动作规划层进行多个单模态控制器之间的稳定切换,并给出直升机的飞行参考轨迹;上层的飞行调度层根据状态信息产生离散事件,发出控制器调度指令.采用分层混杂控制系统的小型无人直升机,在实际应用中完成了三维空间内的矩形航线飞行,实际飞行数据验证了控制系统的有效性.     

Buck变换器DCM模式下的动态建模分析

为了解决断续电流模式下的Buck直流变换器建模困难的问题,针对这个离散的、时变的、非线性系统,提出引入虚拟开关数将一个开关周期中的三种电路拓扑统一到一组状态空间方程中。在应用动态相量法时,为保证模型的合理性,动态相量模型中保留傅里叶级数中的直流量、基频分量和二次分量,讨论虚拟开关占空比的取值,建立其非线性、大信号、时不变模型。仿真结果表明,动态相量模型接近于时域模型,验证了动态相量模型的合理性。     

一维对流离散方程反问题的数值解法与应用

重点探讨了河流水质模拟中的分布参数辨识问题，针对河流纵向离散系数的空间分布特性，建立了一维对流离散方程反问题模型的结构，根据差分方法、ＰＳＴ方法和正则化方法提出了反问题模型的数值解法，并给出了应用结果．     

一维对流离散方程反问题的数值解法与应用

重点探讨了河流水持模拟中的分布参数辨识问题，针对河流纵向离散系数的空间分布特性，建立了一维对流离散方程反问题模型的结构，根据差分方法，ＰＳＴ方法和正则化方法提出了反问题模型的数值解法，并给出了应用结果。     

旋翼/涵道风扇共轴式无人直升机操稳特性研究

考虑旋翼下洗气流影响及涵道环括作用,将Pitt/Peter动态入流模型推广到旋翼/涵道风扇升力系统建模中,结合风扇/涵道机身组合吹风试验数据,建立了实用的旋翼/涵道风扇共轴式无人直升机全量数学模型.以据非线性模型得到的小扰动模型为基础,深入研究了旋翼/涵道风扇共轴式无人直升机不同前飞速度下的飞行动力学特性,包括稳定特性、操纵响应特性及耦合特性,并与常规布局直升机进行了对比.分析结果表明,旋翼/涵道风扇共轴式在横航向运动模态的稳定特性及操纵响应的耦合特性上具有明显区别于常规布局直升机的飞行动力学特性.所得结论与该型直升机实际飞行特性一致.     

现代温室温度混杂系统的建模

为了解决中国温室系统输入输出变量连续而环境控制设备动作离散的建模问题,通过将室外环境因子作为系统的连续输入量,天窗的开启和关闭状态作为离散变量,室内温度作为连续输出量,建立了温室混杂自动机的模型.首先采用有外源输入的自回归滑动平均模型描述每个子系统,其次,采用统计假设检验法与模型机理相结合的方法确定模型结构,然后,采用递推增广最小二乘法辨识模型参数,智能级监督模型参数的收敛性,最后,依据有限状态自动机的基本模型建立温度混杂自动机.采用实测数据进行仿真,该温度混杂自动机模型的拟合度可达90%以上,混杂系统控制的最大预测误差为2.8℃,能较好地预测温室温度系统的动态特性.     

奇异值分解识别精密机械热动态特性参数的研究

在精密机械热动态过程的离散化模型基础上,提出一种识别精密机械热动态特性参数的新方法--奇异值分解算法.在分析精密机械零部件的非定常导热问题时,由有限元法获得热动态过程空间离散化模型.采用热模态分析方法实现离散化模型解耦变换,模态坐标下的特性参数为热特征值(广义时间常数的倒数).辨识热动态特性参数的方法是通过构造热脉冲响应矩阵,采用矩阵奇异值分解的方法,以最少的参数和最小的阶次来描述精密机械热动态过程,进而求得热特征值.实测数据表明,该方法能有效地识别热特征值和快速估算出热平衡时间.     

基于改进最小二乘算法的船舶操纵性参数辨识

为了解决船舶操纵性参数辨识问题,考虑了船舶运动时域的非线性和非平稳的特点,提出了一种快速收敛迭代学习最小二乘算法,提高了参数辨识速度和精度。首先建立了船舶操纵一阶和二阶非线性运动响应模型,并将其离散化;然后采用迭代学习思想,并引入P型学习率改进了递推最小二乘算法进行参数辨识;同时分析了该算法的收敛性;最后进行了相关实验。实验结果证明了该算法的可行性和有效性。     

基于新条件的一类不确定离散时间非线性时滞系统的鲁棒控制

针对状态可测的一类不确定离散时间非线性时滞系统,基于新的稳定性条件研究其鲁棒控制问题。采用T—S模型对非线性系统进行建模,根据李雅普诺夫稳定性理论,以线性矩阵不等式（LMI）的形式,利用分散化并行分布补偿（PDC）的方法设计了控制器,给出了实现该非线性系统控制的充分条件。并通过数值仿真对提出的方法进行了验证,仿真结果表明了该方法的正确性。     

扩大饱和不确定系统吸引域的线性矩阵不等式方法不等式方法

运用饱和状态反馈，给出了估计扩大控制饱和不确定连续/离散系统吸引域的方法，对这两种情况建立了适用于控制器设计的线性矩阵不等式条件，解相应的受限优化问题，得到系统的最大吸引域和状态反馈增益，并用算例说明了方法的有效性.     

基于隐Markov过程的网络信任评估模型

为了能快速精确地刻画实体行为的高动态性,提出了一种基于连续时间隐Markov过程的信任评估模型。不同于离散时间隐Markov信任模型,该模型充分考虑到信任的时间相关性,结合交互记录之间的时间间隔,将实体信任评估问题归结为连续时间隐Markov过程的学习问题。进而利用改进的和声搜索算法,给出了求解隐Markov过程最佳参数的算法,该算法有效地保证了全局搜索空间,能够获得更好的解。在此基础上,利用已有交互结果序列和最优参数组,对实体的信任度进行预测。仿真实验表明,该模型能够快速地反映出实体行为的动态性,具有较高的精确度,且能抵抗部分恶意攻击。     

磁致伸缩作动器连续模型辨识

提出了一种采样数据中存在高频有色噪声的连续模型辨识方法,并将其应用到磁致伸缩作动器的连续模型辨识中。该方法通过引入积分运算,将连续时间系统的微分方程转换为积分方程,从而使噪声的影响可以忽略,直接利用传统的最小二乘法估计出连续时间模型。仿真实例验证了该方法的有效性和可行性,辨识的磁致伸缩作动器具有较高的可信度。     

一类不确定连续状态非线性时滞系统的保性能控制

针对状态不完全可测的一类不确定连续状态非线性时滞系统的保性能控制问题,采用T-S模型对其进行建模。根据李雅普诺夫稳定性理论,基于线性矩阵不等式(LMI),利用分散化并行分布补偿(PDC)的方法设计了基于观测器的控制器,给出了实现该非线性系统保性能控制的充分条件。     

一类不确定连续状态非线性系统的保性能控制

针对状态不完全可测的一类不确定连续状态非线性系统的保性能控制问题,采用T-S模型对其进行建模。根据李雅普诺夫稳定性理论,基于线性矩阵不等式(LMI),利用分散化并行分布补偿(PDC)的方法设计了基于观测器的控制器,给出了实现该非线性系统保性能控制的充分条件。     

一类连续非线性时滞大系统的鲁棒分散控制

针对状态可测的一类连续非线性时滞大系统的鲁棒分散控制问题,采用T-S模型对其进行建模.根据李雅普诺夫稳定性理论及大系统分散控制理论,基于线性矩阵不等式（LMI）,利用分散化并行分布补偿（PDC）的方法设计控制器,给出了保证该非线性时滞大系统闭环渐近稳定的充分条件.     

一类不确定离散时间非线性系统保性能控制

针对状态不完全可测的一类不确定离散时间非线性系统,基于状态观测器研究其保性能控制问题。采用T-S模型对非线性系统进行建模,根据李雅普诺夫稳定性理论,基于线性矩阵不等式(LMI),利用分散化并行分布补偿(PDC)的方法设计了基于观测器的控制器,给出了实现该非线性系统保性能控制的充分条件。并通过数值仿真对提出的方法进行了验证,仿真结果表明了该方法的正确性。     

基于CFD的空间场温度系统建模与控制

针对流体分布参数控制系统难以进行建模和控制的问题,提出一种基于计算流体动力学（CFD）的仿真与控制新方法.该方法利用CFD对被控对象进行数值模拟,为系统辨识和控制提供全场时空信息;将参数估计和控制算法嵌入CFD数值计算中,分别实现基于CFD的系统建模和闭环控制.以环境模拟实验室空间场温度控制为例,以Fluent作为CFD仿真平台,利用用户自定义函数（UDF）实现带遗忘因子的递推最小二乘算法和PI控制算法,进行该方法有效性验证.结果显示,该方法能够获得分布参数系统模型,可实现对系统的有效控制.     

基于微粒群优化的船舶柴油机T-S模糊模型

提出了一种基于微粒群优化(PSO)的T-S模糊模型的非线性系统辨识方法,并用于船舶柴油机的动态建模.该辨识方法采用GK模糊聚类算法确定模糊模型的前件结构及参数,利用PSO算法来辨识模糊模型的结论参数.利用6160-All船舶柴油机模型,获得柴油机各主要参数在油门尺度和负载发生小偏差扰动时的试验数据,再利用该组数据辨识出柴油机转速、涡轮增压器转速、增压压力、空冷器压力、进气管压力、排气管压力等参数的T-S模糊动态模型.仿真结果表明了该方法的有效性.