非线性系统辨识相关论文
本文针对具有粘滞特性的非线性动态系统提出了一种辨识方法。该方法中,辨识对象等效为阀门粘滞非线性环节与一个线性动态对象的级......
现实世界的动力系统由于其不断增长的规模和复杂性而难以建模,特别是在现代科学和工程中,动力系统往往存在大量的未知参数,其数目......
针对现有模糊神经网络在辨识具有时变的非线性系统存在辨识精度不高,收敛速度较慢等缺点,提出了一种二型小波模糊脑情感学习网络(T......
众所周知,工程中的很多结构系统包含各种各样的非线性因素,研究此类结构系统的辨识技术可以为其动力学特性分析和优化设计提供可靠......
摘.要:本论文研究了单输入单输出非线性Hammerstein系统的辨识问题,提出了一种具有变遗忘因子的递推最小二乘算法.由于Hammerstein......
为了准确、高效、同步地辨识复杂随机非线性系统的结构和参数，防止进化计算中的早熟收敛，本文将一种改进的基于层次结构公平竞争(HFC......
针对正交神经网络存在的不足,提出一种改进的复合正交神经网络模型.由于采用了多输入多输出神经网络结构以及改进的复合正交多项式......
本文对非线性和时变大滞后动力系统的在线辨识问题进行了研究，提出了对神经网络的输入神经元进行并行化处理的递归结构，使神经网络具......
本文应用非线性系统辨识的方法实现对帕金森状态的功能建模.将基底核回路作为建模对象,通过将非线性自回归的思想引入到传统的二阶......
使用薄膜型热电偶测量了喷射压力和进气密度对柴油蒸发喷雾及其火焰所碰撞的方形燃烧室壁面上的瞬态局部热流密度的影响。还用高速......
本文着重介绍了两种神经网络模型在实际加工过程进行预报控制的应用。
This article focuses on the application of two neural ......
“复杂非线性系统新型辨识理论方法及其在油田系统的应用”是由我院段玉波教授等人攻关完成的.该项目是中国石油天然气集团公司的......
在传统T-S模型的基础上,提出一种扩展T-S模型.该模型由一组模糊规则组成,由规则前件实现输入空间的划分,将成员函数及其函数变换引......
系统辨识一直都是控制领域研究的热点与难点。传统的辨识方法在处理非线性系统辨识上存在很多的缺点，而人工神经网络具有自适应能力......
该文主要研究非线性动态系统的辨识、控制及稳定性分析等问题.论文是以神经网络、人工智能、模糊控制,以及自适应控制为理论基础,......
该文从方法、软件和应用几个方面对复杂系统辨识进行了一些探讨,主要内容为:1.几类复杂系统的辨识方法研究.(1)针对噪信比高的线性......
该文主要讨论了在用BP网络进行非线性函数逼近和动态非线性系统辨识时,如何抑制过拟合,提高BP网络的普化能力.我们主要研究了用"附......
人工神经网络、小波分析和遗传算法的研究是当代信息科学技术的前沿和热点,对于复杂非线性系统辨识和预测具有重要的理论和应用价......
工业控制理论发展到今天，所面临的问题是复杂的非线性控制问题，传统的经典控制理论与现代控制理论已经不能满足非线性控制的需要，将机......
本论文研究了Hammerstein系统的子空间辨识方法(SIMs),主要的问题集中在秩的限制及相关的维数问题。本论文分析了秩的限制对子空间......
传统的控制与辨识理论主要是基于线性系统的,对非线性系统没有通用的分析方法.八十年代中期以来,随着对人工神经网络研究的复兴,其......
基于神经网络的智能控制技术是解决非线性系统辨识和控制的有力方法。本文以某特定飞行器纵向运动非线性系统为被控对象，主要是针对......
径向基函数(RBF)神经网络是一种具有单隐层的三层前馈网络，其网络结构和学习算法与BP网络有着很大的差别，在一定程度上克服了BP网络......
动态非线性系统的建模与辨识是自动控制中重要的领域之一，对于很多存在着不确定性和复杂性的实际系统来说，很难使用传统的方法进行建......
小波神经网络是建立在小波分析理论和人工神经网络基础上的一种新型神经网络.由于其兼具了小波变换良好的时频局部化特性和神经网......
非线性系统辨识是控制理论研究的难点和热点。利用对角递归神经网络对复杂的非线性系统的模型进行辨识时,可通过调整内部神经元的......
近些年来,科技的迅猛发展,使系统辨识向着更为复杂,更加严密的方向发展。模糊RBF(radial basis function,RBF)网络非线性系统辨识,......
系统辨识是控制领域研究的一个重要内容,而非线性系统的辨识更是其中的难点和热点。人工神经网络的提出,为复杂的非线性系统的辨识......
无人直升机在军事和民用领域中有着广阔的应用前景,高精度机理模型的辨识和自主飞行策略是其核心技术。本文的研究对象是一架单旋......
非线性系统辨识问题一直是控制领域研究的热点和难点。递归神经网络因其特有的反馈特性更适用于非线性动态系统辨识。在递归神经网......
在化工、炼油、火电等工业过程中,模型预测控制算法(MPC)的运用受到了广泛的关注。然而,实际运用中的MPC主要是针对线性系统提出的......
非线性系统辨识是自动控制领域中亟待解决的热点问题,最小二乘法和极大似然等传统辨识方法只能处理线性系统的参数辨识问题,对于非......
随着计算智能的计算精度需求不断提高,众多学者对优化问题的解决也愈发关注,因而相应的优化算法便得到持续的改进研究。优化问题代......
在火电厂热工系统预测、分析、控制过程中,往往需要首先辨识出系统的模型。精确的系统辨识,能够更加有效的对系统进行控制。然而由......
系统辨识是研究系统数学建模的理论与方法。对于变量较多、维度较高以及结构较为复杂的大规模工业生产过程(如炼油精制过程、原油......
近年来,由于智能优化算法具有较强的搜索能力而得到了广泛的应用,现已成为了研究的热点问题。本文将智能优化算法应用于受重尾噪声......
工业系统中大多存在非线性特性,随着现代工业对控制精度要求的提高,采用线性模型拟合非线性系统已不能满足控制的要求,非线性系统......
数据挖掘已成为数据分析的主要研究方向,利用这种新技术人们可以发现数据集中不能轻易察觉的内在联系,也为商业、工业、医疗等决策......
Wiener模型由动态线性环节与静态非线性环节串联而成,是一种模块化的非线性系统。本文对模块化非线性系统进行了综述。介绍了基本......
本文主要针对串联杆机械臂的动力学建模问题,通过分析其动力学模型中存在的复杂非线性与不确定问题,指出神经网络因拥有良好的非线......
论述了广义频率响应函数的定义和算法,将广义频率响应函数引入到裂纹转子的故障诊断中,提出了一种基于广义频率响应函数(Generaliz......
提出了一种适用于非线性系统结构和参数估计的新方法．用变遗忘因子的最小二乘法辨识参数导出了准则函数与参数估计一起进行递推计算......
通过对发动机的工作及现有系统辨识特点的分析，提出使用神经网络非线性系统辨识的理论与方法对用于自动操纵车辆的发动机操纵特性场......
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