输入非线性方程误差自回归系统的多新息辨识方法

典型块结构非线性系统包括基本的输入非线性系统、输出非线性系统、输入输出非线性系统、反馈非线性系统等.输入非线性系统包括输入非线性方程误差类系统和输入非线性输出误差类系统.以输入非线性方程误差自回归系统,即输入非线性受控自回归自回归(IN-CARAR)系统为例,分别基于过参数化模型,基于关键项分离原理,基于数据滤波技术以及基于辨识模型分解技术,研究和提出了IN-CARAR系统的随机梯度辨识方法、多新息随机梯度辨识方法、递推最小二乘辨识方法、多新息最小二乘辨识方法.这些方法可以推广到其他输入非线性方程误差系统、输入非线性输出误差类系统、输出非线性方程误差类系统、输出非线性输出类系统、反馈非线性系统等.同时,给出了几个典型辨识算法的计算步骤、流程图和计算量.     

输入非线性方程误差系统的多新息辨识方法

针对输入非线性方程误差系统,即输入非线性受控自回归系统,研究了基于过参数化模型的多新息辨识方法和基于过参数化模型的递阶多新息辨识方法;研究了基于关键项分离原理的多新息辨识方法;使用辨识模型分解技术,研究了基于关键项分离原理的两阶段多新息辨识方法和三阶段多新息辨识方法.这些方法可以推广到其他输入非线性方程误差系统、输入非线性输出误差类系统、输出非线性方程误差类系统、输出非线性输出类系统、反馈非线性系统等.同时,给出了几个典型辨识算法的计算量、计算步骤和流程图.     

辅助模型辨识方法(3):输入非线性输出误差自回归系统

输入非线性系统包括输入非线性方程误差类系统和输入非线性输出误差类系统.针对输入非线性输出误差自回归系统,分别基于过参数化模型,基于关键项分离原理,基于数据滤波技术,研究了相应的基于过参数化模型的辅助模型递推辨识方法、基于关键项分离的辅助模型递推辨识方法、基于数据滤波的辅助模型递推辨识方法.这些方法可以推广到其他输入非线性输出误差系统、输出非线性输出误差系统、反馈非线性系统等.并给出了几个典型辨识算法的计算步骤、流程图和计算量.     

系统辨识(6):多新息辨识理论与方法

多新息辨识是系统辨识的一个重要分支.新息是能够改善参数估计精度或状态估计精度的有用信息.首先,详细讨论了线性回归模型的各种多新息辨识方法,包括多新息投影算法、多新息随机梯度算法、多新息遗忘梯度算法、变递推间隔多新息随机梯度算法、多新息最小二乘辨识方法、变递推间隔多新息最小二乘算法等;然后,给出了方程误差类系统、输出误差类系统、输入非线性系统的随机梯度辨识算法、多新息随机梯度算法和多新息最小二乘辨识算法;最后,简单说明了多新息辨识理论可以发展到多新息观测器和多新息卡尔曼滤波理论.     

基于BP类神经网络的化学生物絮凝工艺模型研究

运用BP类神经网络建立化学生物絮凝工艺模型,考察了单一的多输入多输出(MIMO)和多输入单输出(MISO)模型的适应性.研究表明,MISO模型的预测相对误差均在9.0%以下,低于MIMO模型.采用多输入单输出的MISO模型组合建立化学生物絮凝工艺模型是合理的,能够用于实际工艺控制的需要.该项研究为实现化学生物絮凝工艺的优化设计与控制提供了可行的途径.     

复杂系统的一种简单解耦控制方法

以水泵的调速控制为例,提出以不精确模型对多输入多输出系统进行解耦,辅以负反馈闭环控制,从而实现对多输入多输出系统的高精度控制,避免了一般多输入多输出系统的高精度控制需要精确的数学模型或运算复杂的不足.     

多变量非线性系统的有约束模糊预测控制

针对多变量非线性系统提出了一种带约束输入的广义预测控制(GPC)算法.首先对多变量非线性系统建立T-S模糊模型,利用模糊聚类算法和正交最小二乘算法对输入变量的模糊划分及后件部分的参数分别进行辨识,然后在每个采样点对系统进行局部动态线性化.根据得到的系统线性化模型设计GPC算法,该算法充分考虑了控制输入及其增量受约束的情况,而且不必求D iophantine方程,大大减小了计算量.仿真结果表明该算法能保证系统输出有效跟踪设定值,而且控制输入和控制增量均在其约束范围之内.     

对角CARIMA模型多变量广义预测近似解耦控制

针对多变量系统中存在的强耦合,提出基于对角CARIMA模型的多变量广义预测控制近似解耦算法.根据对角CARIMA模型中的A和C矩阵为对角形式的特点,将多输入多输出系统分解为多个多输入单输出系统进行预测和控制,一定程度上降低了变量之间的耦合性.根据模型预测值与参考轨迹之间的偏差实时调整目标函数中跟踪误差的加权系数,达到进一步降低各个回路之间耦合的目的.加权系数调整的基本原则是,每个输出跟踪误差的加权系数是由其他输出在同时刻偏离参考轨迹的加权误差平方和构成.当某个输出偏离目标值时,其他输出的跟踪误差权值相对增大,以避免输出之间的相互扰动,达到近似解耦的目的.利用单变量GPC、多变量MGPC、基于设定值观测器解耦的MGPC以及提出的近似解耦方法,分别对温室温度和相对湿度控制系统进行仿真实验.仿真结果显示,近似解耦算法控制平稳,输出变量之间的相互扰动显著降低.     

多支流河段水位过程预报模型的识别与模拟

应用多输入单输出差分方程建立了多支流河段水位过程预报的差分方程模型。对模型采用了离线最小二乘法识别出了系统静态参数。     

功率放大器非线性特性及预失真建模研究

论文针对功率放大器的非线性失真问题,分别以无记忆功率放大器和有记忆功率放大器输入/输出数据为基础,通过对给定数据进行拟合处理,建立了放大器的非线性多项式数学模型,并采用归一化均方误差、误差矢量幅度衡量模型的效果.针对放大器的非线性特性,采用前向串级补偿方法,得到预失真处理器的数学模型,对系统进行输入输出模拟,得到补偿后的系统输入/输出效果.最后针对信道干扰问题,通过相邻信道功率比的指标来评价所建模型对相邻信道的干扰程度分析.     

误差分离技术测量线轮廓度误差仿真计算

研究了在数控加工中利用误差分离技术测量线轮廓度误差的新方法,在推导数学模型基础上进行计算机仿真。仿真结果表明误差分离技术应用于线轮廓度误差测量是可靠的,这为数控加工中进行在线测量进而补偿加工提供了基础。     

采用线性模型的惯导平台测试方法

针对惯导平台非线性测漂模型的缺点,提出了以惯导平台加速度计输出为观测量的线性化测漂模型.给出了一种利用三轴转台对平台测试的6位置测试方案.该方案由高精度三轴伺服转台提供测试位置,并使惯导平台与转台闭环工作,处于惯性稳定状态.转台的应用提高了多位置测量时平台测试的位置精度.建立了包含陀螺仪漂移、加速度误差系数等在内的平台模型,利用最小二乘算法对线性化模型误差参数进行辨识.仿真结果表明,辨识方案是可行的.     

石油馏分实沸点蒸馏曲线与恩氏蒸馏曲线关系的新数学模型

用多种数学模型对恩氏蒸馏曲线与实沸点蒸馏曲线各段温差关系图和50%馏出温度的关系图进行拟合,经分析比较,提出了可用于计算机计算的新数学模型,并进行了公式系数估算和误差分析。模型回归的平均相对误差最小为0.275 864%,最大为4.820 747%。结果表明:新数学模型的计算结果与该曲线给出的数值吻合较好,计算准确度较高,且计算精度明显优于文献模型。     

电感性本质安全电路电弧放电伏安特性分析

指出电感性本质安全电路的电流线性衰减模型与实际情况不符，也不能准确说明放电能量的误差．在实验研究的基础上，得出了电弧放电的动态伏安特性服从直线规律的结论，并由此建立了以电弧电压初始值和终止值为参数的数学模型，这不但能克服线性模型的上述缺点，而且还通过将电弧看作一非线性电阻，提出了应用非爆炸方法来评价电路本安性能的新思路     

关于扇图的优美性

图的标号问题在编码设计等方面的应用越来越受到关注。求出一个特殊图类的所有优美编号是一种新的尝试。对扇图Fn的优美性进行了研究,给出了详尽的证明过程,通过建立的数学模型和计算机算法求得了扇图的所有优美标号。     

新的积分不等式在工程设计中的应用

结合工程实际应用,通过对一类函数积分近似计算本质特征的深入研究,介绍了3个新的积分不等式及其计算方法,并可确定误差大小（真正的误差比计算的误差更小）.目的在于提高工程设计精度,同时为计算机编程建立了3个重要的数学模型.     

管式差压流量传感器标定数据的数学模型研究

管式差压流量传感器的输入与输出成非线性关系,分别运用了几种不同的数学模型对该传感器的标定数据进行了最小二乘拟合运算,在比较运算结果及误差分析的基础上,找出了适合于该传感器输入与输出拟合曲线的数学模型.     

工程设计中新的积分不等式的应用和计算分析

介绍了利用2个新的积分不等式求解同一积分的近似值,详细阐述了该近似计算方法的优点及计算过程,并就4个区间的近似计算作了深入的说明.数值的计算表明,该方法可获得很高的精确度,并能确定误差大小,通过将积分区间细分,可进一步提高估算值的精确度,同时也计算机编程提供了数学模型.     

工程设计中新的积分不等式的应用和计算分析

介绍了利用2个新的积分不等式求解同一积分的近似值,详细阐述了该近似计算方法的优点及计算过程,并就4个区间的近似计算作了深入的说明.数值的计算表明,该方法可获得很高的精确度,并能确定误差大小,通过将积分区间细分,可进一步提高估算值的精确度,同时也计算机编程提供了数学模型.