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基于遗传小波神经网络的光电稳定平台系统辨识

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仪器仪表学报 2013年第3期34卷 517-523页

作者：杨维新唐伶俐汪超亮李子扬中国科学院光电研究院北京100094 中国科学院研究生院北京100049

针对光电稳定平台系统不能对航空平台姿态高频变化进行实时精确补偿,系统补偿特性不能精确获知的问题,提出了一种自适应差分遗传小波神经网络的系统辨识方法。该方法首先采用小波函数作为神经网络的激励函数,提高了神经网络的泛化能力... 详细信息

针对光电稳定平台系统不能对航空平台姿态高频变化进行实时精确补偿,系统补偿特性不能精确获知的问题,提出了一种自适应差分遗传小波神经网络的系统辨识方法。该方法首先采用小波函数作为神经网络的激励函数,提高了神经网络的泛化能力和逼近能力;其次,对小波神经网络参数和结构进行染色体编码,用遗传算法解决了小波神经网络结构不易确定的问题;最后,采用自适应法计算交叉率和变异率,并利用差分变异方法重组染色体,提高了系统辨识的收敛速度。为了检验该方法的辨识效果,采用无人机外场试验数据对光电稳定平台系统进行辨识,辨识结果表明,该方法可有效地辨识出光电稳定平台系统。

关键词：遗传算法小波神经网络光电稳定平台系统辨识

基于自适应LMS算法的跨声速风洞模型系统辨识

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振动与冲击 2024年第3期43卷 164-170页

作者：李斌斌寇西平吕彬彬余立杨兴华路波曾开春中国空气动力研究与发展中心高速空气动力研究所四川绵阳621000 西北工业大学航空学院西安710000

针对风洞试验模型系统辨识不准确的问题,利用自适应LMS(least mean square)滤波器模型对跨声速风洞模型进行系统辨识。由于实测信号中存在多模态耦合,为了提高系统辨识精准度,首先对输入输出信号作了FRF(frequency response analysis)... 详细信息

针对风洞试验模型系统辨识不准确的问题,利用自适应LMS(least mean square)滤波器模型对跨声速风洞模型进行系统辨识。由于实测信号中存在多模态耦合,为了提高系统辨识精准度,首先对输入输出信号作了FRF(frequency response analysis)分析得到试验模型俯仰方向前两阶模态,其次利用快速Fourier变换进行模态解耦,接着利用自适应LMS滤波器模型、传递函数模型、多项式模型对俯仰方向单模态进行系统辨识,最后得到了基于自适应LMS滤波器模型的俯仰方向一阶、二阶模态滤波器系数。通过对比不同数学模型的输出与输入之间的相关系数和均方误差及辨识结果,表明自适应LMS滤波器模型具有更高的系统辨识精准度和更简洁的数学模型结构。为后续风洞试验模型振动主动控制计算法的设计提供有力支撑。

关键词：系统辨识自适应LMS算法快速Fourier变换跨声速风洞试验主动振动控制

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基于系统辨识的轴向磁悬浮轴承建模研究

电机与控制学报 2024年第10期28卷 76-84页

作者：宋学涛邓智泉南京航空航天大学自动化学院江苏南京211106

磁悬浮轴承可有效地提升高速电机的临界转速,然而轴向磁悬浮轴承在转子高转速和材料实心的情况下涡流效应显著。针对该情况下实心轴向磁悬浮轴承的建模问题,使用等效磁路法建立轴向磁悬浮轴承模型时常会忽略涡流效应,导致理论模型与实... 详细信息

磁悬浮轴承可有效地提升高速电机的临界转速,然而轴向磁悬浮轴承在转子高转速和材料实心的情况下涡流效应显著。针对该情况下实心轴向磁悬浮轴承的建模问题,使用等效磁路法建立轴向磁悬浮轴承模型时常会忽略涡流效应,导致理论模型与实际模型存在较大误差。为了得到更贴近实际的轴向磁悬浮轴承精确模型,针对一种混合型三自由度磁悬浮轴承的轴向部分采用系统辨识的方法进行了闭环辨识,研究了分数阶模型阶次的确定流程和误差准则,得到了轴向磁悬浮轴承的数学模型。结果表明,分数阶系统模型能够弥补整数阶模型在高频段上的相位特性误差,在整个频域上有着更高的精确度。

关键词：高速电机磁悬浮轴承三自由度混合型磁悬浮轴承数学模型系统辨识分数阶系统

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压电柔性机械臂系统辨识与振动主动控制

振动．测试与诊断 2021年第1期41卷 90-95,202页

作者：康建云毕果苏史博厦门大学航空航天学院厦门361005

以Euler⁃Bernoulli悬臂梁为实验模型,研究了压电柔性机械臂系统的模型建立和振动主动控制的问题。首先,针对柔性构件在建模过程中的复杂性和非线性等特点,采用实验辨识的方法建立了由压电致动器输入到压电传感桥路的输出之间的传递函数... 详细信息

以Euler⁃Bernoulli悬臂梁为实验模型,研究了压电柔性机械臂系统的模型建立和振动主动控制的问题。首先,针对柔性构件在建模过程中的复杂性和非线性等特点,采用实验辨识的方法建立了由压电致动器输入到压电传感桥路的输出之间的传递函数模型;其次,对于压电柔性机械臂的弹性振动问题,基于线性二次型最优控制理论,针对加权矩阵难以解析的关键问题,将遗传算法应用于控制器的设计中,对加权矩阵进行优化设计;然后,在理论研究的基础上搭建硬件实验平台,编写了软件测控程序,并开展压电柔性机械臂振动控制的实验研究;最后,对柔性臂在自由衰减和持续激励的情况下分别进行振动主动控制实验。实验结果表明,柔性臂在2种激励下的振动均得到了有效抑制。

关键词：柔性机械臂系统辨识遗传算法振动控制

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含间隙非线性二元翼段的系统辨识

北京航空航天大学学报 2021年第1期47卷 140-149页

作者：孙玉凯杨超吴志刚北京航空航天大学航空科学与工程学院北京100083

在实际包含间隙非线性的复杂结构中,由于间隙不易或无法测量,难以建立准确描述结构特性的动力学模型;即使间隙得到准确测量,也难以获得结构的标称线性系统的模态参数。为此,利用条件逆谱法和时域非线性子空间法,通过非线性系统辨识获得... 详细信息

在实际包含间隙非线性的复杂结构中,由于间隙不易或无法测量,难以建立准确描述结构特性的动力学模型;即使间隙得到准确测量,也难以获得结构的标称线性系统的模态参数。为此,利用条件逆谱法和时域非线性子空间法,通过非线性系统辨识获得间隙非线性系数,同时获得非线性结构的标称线性系统的频响函数。以一个包含间隙非线性的二元翼段为例,通过数值方法模拟该二元翼段的地面振动试验,利用条件逆谱法和时域非线性子空间法开展该结构的非线性系统辨识。结果表明:两种方法均可准确地辨识结构的标称线性系统,条件逆谱法利用光滑函数近似,时域非线性子空间法利用多个分段线性函数重构,辨识得到间隙非线性系数。

关键词：间隙非线性子空间辨识非线性翼段系统辨识条件逆谱法

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摆式列车倾摆伺服控制系统辨识方法仿真研究

铁道学报 2003年第3期25卷 35-39页

作者：张济民王开文池茂儒西南交通大学牵引动力研究中心四川成都610031

针对摆式列车倾摆伺服控制系统的原理及特点,应用不同的辨识方法对倾摆伺服控制系统进行辨识,并对各种方法辨识结果进行比较。仿真试验结果表明:当考虑倾摆控制系统的非线性时,神经网络方法能很好地辨识出倾摆伺服控制系统的动态特性,... 详细信息

针对摆式列车倾摆伺服控制系统的原理及特点,应用不同的辨识方法对倾摆伺服控制系统进行辨识,并对各种方法辨识结果进行比较。仿真试验结果表明:当考虑倾摆控制系统的非线性时,神经网络方法能很好地辨识出倾摆伺服控制系统的动态特性,解决倾摆伺服控制系统辨识中的非线性问题,而其它方法较差。

关键词：倾摆伺服控制系统非线性系统辨识神经网络

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最小熵分布估计算法系统辨识及应用

中国电机工程学报 2017年第21期37卷 6363-6372页

作者：韩璞张婷董泽张悦河北省发电过程仿真与优化控制工程技术研究中心(华北电力大学) 河北省保定市071003

针对非线性或者非高斯系统辨识问题,该文提出一种混合最小熵准则和分布估计算法的参数辨识方法。该方法将最小误差熵引入系统参数辨识的准则函数,解决了传统辨识准则大多针对高斯系统,或者对先验知识的依赖无法得到满足,或者不具有适应... 详细信息

针对非线性或者非高斯系统辨识问题,该文提出一种混合最小熵准则和分布估计算法的参数辨识方法。该方法将最小误差熵引入系统参数辨识的准则函数,解决了传统辨识准则大多针对高斯系统,或者对先验知识的依赖无法得到满足,或者不具有适应性的问题;在分布估计算法的迭代过程中,加入随机个体作为新种群的一部分,增加了种群多样性,避免早熟收敛。通过对标准测试函数的寻优以及对benchmark经典非线性系统无噪声和不同噪声情形下的辨识,并与经典算法和已发表较新算法进行对比,结果表明了该算法的优越性。最后,基于现场运行历史数据,将该文算法应用于火电厂协调系统传递函数的参数辨识,显示了该文算法对于热工对象建模的适用性和有效性。

关键词：最小熵分布估计算法非线性非高斯系统辨识火电厂协调控制系统

非持续激励条件下系统辨识递推最小二乘最小范数算法

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控制理论与应用 2009年第4期26卷 365-370页

作者：李银国汤卓群黄镭重庆邮电大学自动化学院重庆400065

系统辨识中广泛应用的最小二乘算法需要输入向量序列满足持续激励性条件(PE条件);但在大多情况下这是难以满足的.本文提出了一种不依赖于PE条件的递推最小二乘、最小范数辨识算法.首先分析了最小二乘算法解空间的结构,并运用罚函数方法... 详细信息

系统辨识中广泛应用的最小二乘算法需要输入向量序列满足持续激励性条件(PE条件);但在大多情况下这是难以满足的.本文提出了一种不依赖于PE条件的递推最小二乘、最小范数辨识算法.首先分析了最小二乘算法解空间的结构,并运用罚函数方法,将参数辨识问题转化为无约束优化问题.然后,提出了将步长、罚因子等过程控制参数统一的迭代-递推形式的辨识算法,证明了算法在给定的控制参数约束下收敛于唯一的最小二乘、最小范数解向量.仿真实验表明在非PE条件下算法的有效性。

关键词：系统辨识最小二乘算法持续激励条件最小二乘最小范数解

基于改进RLM算法的横向控制过程的系统辨识

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华南理工大学学报（自然科学版） 2016年第5期44卷 58-65页

作者：石先城冯郁成陈克复华南理工大学制浆造纸国家重点实验室∥轻工与食品学院广东广州510640

横向控制过程测量数据的稀疏性以及模型的高维性、强耦合和不确定性使得系统模型难以辨识.为快速、准确地辨识系统模型,文中提出了一种改进的递推LevenbergMarquart(RLM)算法.首先阐述了横向控制过程的二维参数化模型和辨识该模型的阶... 详细信息

横向控制过程测量数据的稀疏性以及模型的高维性、强耦合和不确定性使得系统模型难以辨识.为快速、准确地辨识系统模型,文中提出了一种改进的递推LevenbergMarquart(RLM)算法.首先阐述了横向控制过程的二维参数化模型和辨识该模型的阶跃辨识方法,然后通过修正RLM算法的目标函数来改进RLM算法,并应用改进RLM算法实时递推辨识系统参数化模型的对位、稳态空间响应和动态响应.仿真实验与实际应用结果显示,该辨识方法不仅可以一致地辨识系统参数化模型的空间响应与动态响应,而且具有比传统RLM算法更快的收敛速度.

关键词：改进RLM算法系统辨识横向控制造纸