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......
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......
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......
自适应滤波理论和应用研究是现代控制理论的一个重要发展方向，并且对实际非线性系统辨识、建模、预测和滤波具有重要的理论和应用价......
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......
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......
无刷直流电机(BLDCM)是一种集电机和电子一体化的高新技术产品,不仅具有普通直流电机良好的控制性能和机械特性,还具有效率高、转......
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......
论文基于免疫系统原理来研究非线性系统控制领域两大重要课题：非线性系统模型辨识及其预测控制。免疫系统是一个具有强大学习能力的......
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......
支持向量机是统计学习领域新兴的一种机器学习方法,已经在模式识别等领域得到有效的应用,也成为非线性系统辨识的有力工具。与传统......
系统辨识是控制研究领域的重要分支，其中非线性系统辨识则一直是国际上相关研究的热点和难点。考虑到，所有物理系统都是某种程度上的......
本论文在国家自然科学基金(50775208、51075372)、湖南省机械设备健康维护重点实验室开放基金(200904)和河南省教育厅自然科学基金......
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本文从广义非线性系统的角度对非线性系统辨识进行了综述。针对铝蜂窝夹层结构卫星这一实际结构，系统总结了使用一般三阶非线性......
支持向量机(Support vector machines),作为一种新兴的学习机器,具有广阔的发展前景,但其性能依赖于参数选择,并且在实际工程中,这......
提出了一种基于子集优化的非线性系统辨识方法.该方法没有对非线性系统激励信号的统计特性作任何假设,但它的计算量比现有的方法低......
针对非线性系统领域具有更广泛意义的线参数多项式组合模型,提出一种非线性多项式模型结构辨识和参数辨识一体化算法.该算法将结构......
该文从挂篮荷载计算、施工流程、支座及临时固结施工、挂篮安装及试验、合拢段施工、模板制作安装、钢筋安装、混凝土的浇筑及养生......
针对非线性被控对象,该文提出了基于支持向量机的逆系统控制方法。对于最小相位的非线性离散系统,该方法根据系统的输入输出数据,......
提出一种从输入 -输出数据提取模糊规则的新方法 :基于K Nearest Neighbor概念对输入 -输出数据对进行预处理 ;利用竞争学习对输入......
非线性过程的建模和控制问题尚无通用的模型结构和方法可用于过程控制.结合小波和神经网络方法进行过程控制的通用模型和方法的研......
本文对一类离散混沌系统提出一种新的多分辨小波模型.利用小波时频局域化特性确定最初的小波模型,根据匹配寻优准则选择最小的模型......
近年来,随着转化医学的快速发展,以信息科学为技术手段,为疾病的预测、预防、诊断和治疗提供了帮助,使得基础医学与临床医学得到了......
对于同一个非线性系统,比较单纯ε-不灵敏支持向量机方法和基于主元提取、基于偏最小二乘提取的ε-不灵敏支持向量机方法在输入相......
针对一类单输入单输出非线性动态系统的Volterra级数模型辨识问题,提出了灰聚类多子群自适应PSO算法,并定义了精度影响系数以定量......
目前神经网络已经成为解决非线性系统辨识问题的一类有效的方法,但是常用的多层感知器存在网络稳定性差、收敛速度慢的问题。在多......
基于具有核函数不用满足Mercer条件、相关向量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......
提出了一种基于遗传算法的DRNN神经网络辨识方法。该方法是针对动态BP算法训练神经网络时收敛速度慢、动态特性不够理想等不足，用遗......
在工业过程控制系统中，作为执行器的控制阀往往具有粘滞现象，这使得闭环系统产生振动、控制性能下降。对闭环控制中常见的阀门粘滞现......
系统辨识是现代控制理论中的一个很活跃的分支。目前的系统辨识多采用二次规划等解析算法，不足之处在于可辨识的参数少、收敛慢、对......
