统计相关法辨识对象的动态特性

本文介绍了应用统计相关法求得衩控对象的阶跃响应曲线的基础知识与求解的过程和方法，在计算对象的输入与输出特性的互相关函数时，应用计算机进行处理，使计算过程大为简化。     

对象模型辨识的闭环扩充频率法

从理论上对求对象模型的闭环扩充频率法进行了分析,给出了对象模型辨识的步骤和参数计算公式。由于文中所述四种模型是工业过程常用的近似模型,调节器可以从P推广到PI和PID。因而,本文提出的方法具有一定的实际意义。通过在IBM-PC机进行的仿真,证明这一方法的可实现性。     

水电站发电机组动态特性的在线辨识

本文介绍了在某水电站发电机组处于不同运行方式下在线辨识的试验结果,试验结果表明,应用伪随机信号相关仪在电力系统中进行在线辨识是安全可行的,并且看出单台发电机组的动态特性与电力系统的结构和潮流有关.     

热工调节对象动态特性综述

引言随着科学和技术的飞跃发展,生产过程和设备的日益完善,调节对象的动力学以及它在结构设计和自动调节系统中的应用,目前已逐渐形成一门学科。为了今后讨论和确定这门学科应有的地位,本文准备就最近十多年来有关热工调节对象动态特性方面的文献进行综述。一、研究对象动力学的目的根据对象的动态特性可以正确合理地选择调节方案和设计调节系统,例如,设计一个自治调节系统(或不相关调节系统)时,必须准确了解调节对象的动态特性及其数学描述,因为自治调节系统的结构完全取决于对象的特性。以往经验证明,在复杂对象的调节中,许多失败都是由于对对象特性估计得不够正确所引起。为了迅速和及时地投入调节系统,并保证系统在最佳和可靠的条件下工作,必须根据对象动态特性,正确地整定调节系统的参数。研究对象动力学也是改进现有调节系统存在问题的一个有效途径。     

测压系统动态特性参数辨识

讨论了实际的带斜坡的阶跃激励信号的上升时间对测压系统参数辨识的影响。推导了其作为输入的二阶系统的时域输出表达式,根据输出表达式在加随机干扰的条件下对系统参数和激励参数进行了辨识,结果表明得到的辨识结果是正确的。     

相关函数脉冲响应法系统实时辨识

结合了相关函数法和脉冲响应法两种经典系统辨识方法原理,在随机信号干扰的情况下,设计对系统实现实时辨识的仿真软件,获得系统的非参数模型。该仿真设计中,以M序列作为输入信号,白噪声信号作为干扰信号,进行了Matlab仿真实验,讨论了M序列的幅值,采样时间和周期长度对系统辨识效果的影响,以及分析M序列的选取方法来减少系统辨识误差。     

非线性动态系统的Wiener神经网络辨识法

提出了一种新的Wiener神经网络结构并将其应用于非线性动态系统辨识问题.首先,用Wiener模型对非线性动态系统进行描述,将其分解成线性动态子环节串接非线性静态增益的形式.其次,设计一种新型的神经网络结构,使网络权值对应于相应的Wiener模型参数;并推导了基于反向传播的网络权值调整方法.最后,通过网络迭代训练,可同时得到线性动态子环节和非线性静态增益的模型参数.通过一个Wiener模型的数值仿真来验证方法的有效性,仿真结果表明所提辨识方法切实可行.     

传感器动态建模的一种辨识法

提出一种简单但鲁棒性强的传感器动态建模方法,该方法基于数值积分思想,能有效克服测量噪声,无需迭代即可直接从微分方程辨识出模型参数,所建模型阶次较低、准确度较高,且较易实现递推算法,为传感器改善动态特性、实现动态补偿提供一种有效方法。大量实验和仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于相关向量机的非线性动态系统辨识

基于具有核函数不用满足Mercer条件、相关向鼍自动确定及核函数少特点的稀疏贝叶斯的相关向量机核学习方法,提出了平滑先验条件约束的相关向量机的学习方法,采用稀疏贝叶斯模型的最大边缘似然算法加快了求解相关向量机的向量,并采取交叉验证法确定其核参数提高了相关向量机辨识的泛化性.该方法避免了支持向量机的非线性系统辨识的模型结构难于确定的问题,与支持向量机辨识方法相比较,辨识的模型结构更简洁.仿真表明,该方法应用于非线性动态系统的辨识,具有良好的效果.     

热工調节对象动态特性綜述

随着科学和技术的飞跃发展,生产过程和设备的日益完善,调节对象的动力学以及它在结构设计和自动调节系统中的应用,目前已逐渐形成一门学科。为了今后讨论和确定这门学科应有的地位,本文准备就最近十多年来有关热工调节对象动态特性方面的文献进行综述。     

捷联惯性测量装置角速度通道动态特性辨识

动态特性是评价捷联惯性测量装置的核心技术指标.以某一型号光纤捷联惯性测量装置(含减振器)为研究对象,通过角振动试验和数据分析,结合频域子空间算法与遗传算法,建立了基于捷联惯性测量装置整机角速度通道传递函数模型,为捷联惯性测量装置整机动态性能应用评估奠定了技术基础,方法得到了比传统方法更好的结果,更适合实际工程应用.     

围护结构动态热特性辨识用热工测试系统

介绍一种在实际条件下建筑围护结构动态热特性辨识用热工测试系统。系统具有一定的通用性和可扩充性。在实际运行过程中整套系统运行效果良好，为建筑围护结构动态热特性研究提供了新的技术和简单实用的方法。     

带动量批处理梯度下降法对模型的动态辨识

针对生产过程中参数容易受外界影响而改变,传统的系统辨识方法难以得到精确的数学模型的实际情况,介绍一种用改进的BP神经网络辨识对象模型的方法。采用串一并联型的辨识结构;针对BP算法收敛速度慢,容易陷入局部最小的缺点,提出了带动量的批处理梯度下降的方法;为了更有效地辨识对象的动态过程模型,其输入／输出加上按拍延迟线。用MATLAB对该改进的BP神经网络辨识方法进行了设计、仿真和性能分析,结果表明：该方法具有良好的辨识能力。     

基于高阶统计特性的非高斯AR模型的阶次辨识

提出一种基于输入输出信号的三阶累积量 (third ordercumulants)对非高斯AR模型阶次p进行辨识的新算法 .该算法依模型阶次递推 ,通过求解代价函数J(^p) 的首次最小值 ,确定AR模型的阶次估计值 ^p .理论分析和仿真结果均显示 ,该算法具有良好的收敛性和精确性 .     

过程对象模型在线闭环频域辨识

提出一种过程对象在线闭环辨识方法.通过对控制回路中过程时象的输入输出信号进行信号分解和频谱分析,得出过程对象在重要频率段上的频率响应特性,然后采用最小二乘法在幅值和相位两方面去拟合一个二阶加纯滞传递函数,最终获得过程对象模型.辨识所需的数据是通过设定值改变后系统过渡变化的输入输出信号获得的,不需要中断现有正常运行而切换到某种试验状态,控制系统仍然工作在正常运行状态中.仿真实验验证了辨识方法的有效性和和精确性.     

用多项式预测滤波消噪的传感器动态特性辨识

在利用传感器进行动态测量时,为了得到精确的测量结果,需要建立传感器动态特性的数学模型,传感器动态特性可以通过系统辨识得到.但是,测量噪声的存在,使得辨识得到的传感器动态特性与实际动态特性存在一定误差,影响到测量系统的精度.为了解决该问题,本文讨论了多项式预测滤波和中值滤波相结合的方法对传感器输出信号进行滤波消噪.然后,利用消噪后的信号,通过系统辨识方法建立传感器动态特性的数学模型.研究表明,采用本文研究的方法可以克服测量噪声对传感器动态特性辨识的影响,并将该方法用于薄膜热电偶的动态特性辨识.     

换热器动态模型的辨识

本文介绍通过系统辨识方法建立换热器的动态模型。首先用CMC-80单板机产生伪随机二位式序列(PRBS),作为辨识实验的测试信号,同时采集换热器在PRBS作用下的输出响应数据。然后利用估计准则方法及快速多步最小二乘法(FMLS)辨识换热器的动态模型。辨识模型给出的计算阶跃响应曲线与换热器的实际阶跃响应曲线比较表明:换热器动态模型辨识的结果是令人满意的。