一种跟踪快速时变参数的辩识方法

<正> 一、引言随着在线控制技术,特别是自适应控制技术的迅速发展,控制理论及应用人员对系统在线辨识方法越来越给予足够的重视。至今为止,大多数辨识方法都集中在定常或缓变参数的估计上。对于时变参数,特别是对于变化较快的时变参数的辩识方法,还没有形成严密的理论。     

非最小相位系统避免闭环零极相消的方法

自适应控制中,由于实时辨识误差存在,本应零极相消的情形末必能实现;这一事实指出,在非最小相位系统的自适应控制中,会导致闭环系统不稳定。为了克服由非最小相位性质给自适应控制造成的团难,本文提出了一种比较实用的方法。它利用适当地选择目标函数中的参数,来达到避免闭环不稳定零、极相消的目的。     

多变量飞行控制系统的直接模型参考自适应控制器

本文研究了线性多变量系统直接模型参考自适应控制(DMRAC)问题。本文提出了一种带有“加速因子”的自适应控制算法,并利用 Lyapunov 函数分析了其稳定性。该算法可以保证受控对象输出跟随参考模型输出而无需进行参数辩别与状态滤波,也不要求系统满足完全模型跟随条件,因而在实现上十分方便。运用此法对用于某型飞机的自适应飞机控制系统进行设计,获得满意效果。     

高斯型模糊逻辑系统的BP算法及其应用

在模糊逻辑控制和神经网络理论的基础上给出了高斯型模糊逻辑系统及其 BP算法 ,并给出了 BP算法的一种初始参数的选择方法和反向调整参数的公式 ;还构造了基于高斯型模糊逻辑系统的辨识器并在 Matlab5.1平台上作了仿真实验 ,仿真实例说明了这种算法的可行性和可靠性。有待进一步研究讨论的是如何更好地选择初始参数以获得更好的跟踪效果     

用递阶优化方法把系统优化和系统辨识相结合解决离散系统的优化问题

本文介绍了一种用递阶优化的计算结构算法解决非线性、线性离散时间系统的优化和参数辨识问题。该方法的优点在于把系统优化和辨识问题有机地结合起来,达到了总体最优化克服了以往先辨识、后优化两段分离的缺点,这是因为若分为两步走,势必先要在某时间段内对系统进行辨识,在下段时间内依据辨识的模型结构,参数进行优化,这对时变系统来讲很难达到总体最优。因为优化的精度依赖于模型精度、最大和模型精度相同,而在一段时间内用一个不变的模型代替时变模型,显然得不出最优;其次该方法不仅适用于解小系统问题也可解大的、复杂的系统优化问题;再者,在计算机实时控制系统中,被控制对象的数学模型是离散型的,因此,讨论离散系统优化和辨识问题有很大的意义。最后本文讨论了在线控制问题,收敛条件以及θ值的收敛上限和收敛下限。     

基于虚拟同步机的参数自适应频率控制策略

为了解决传统虚拟同步机无法根据风机运行状态自适应调整控制参数这一问题,提出了一种基于虚拟同步机的参数自适应频率控制策略。首先,建立虚拟同步机控制方式下的双馈风机模型,并利用根轨迹法分析虚拟惯量和阻尼系数对系统稳定性的影响。在此基础上,提出自适应虚拟同步机控制策略与参数整定方法,建立虚拟惯量和阻尼系数与系统频率的函数关系,并根据风机运行状态确定参数初始值,实现虚拟同步机控制参数随频率变化的动态调整。最后,在Matlab/Simulink中进行仿真。结果表明,所提频率控制策略实现了虚拟惯量和阻尼系数的自适应调节,能够充分利用风机旋转动能,有效抑制频率跌落并提升频率恢复速度,提高系统频率稳定性,有助于将新能源有效融入电网,规避电网安全问题,并为新型电力系统建设提供有效参考。     

线性算子有界性的特征刻画

古典分析中的函数概念是指两个数集之间所建立的一种对应关系.现代数学的发展却要求建立两个任意集合之间的某种对应关系,即算子.算子是泛函分析中最重要的概念之一,研究算子的有界性是分析理论关注的首要问题.本文得到了关于线性算子有界性的一些等价命题。     

基于自适应遗传算法的智能组卷的研究

智能组卷是智能计算机辅助教学中一个关键的问题,针对组卷中带约束的多目标优化问题,提出了一种自适应遗传算法,并采用新的编码方式、交叉算子和变异算子,建立了数学模型。实验结果表明,该算法能有效地解决智能组卷问题,具有较好的实用效果。     

战术导弹自适应自动驾驶仪离散时间状态空间分析的设计方法

本文提出战术导弹自适应自动驾驶仪的一种新的设计方案,所论的自动驾驶仪实时辨识未知时变的弹体参数,并相应地按极点配置技术调整自动驾驶仪的控制指令。所用的辨识方法是递推的衰减记忆最小二乘法,为了解决现有的设计方案所存在的问题,估值和控制均建立在离散时间状态空间描述的基础之上。文中通过蒙特卡洛数字计算机模拟,定量地讨论了传感器测量噪声,自动驾驶仪操纵指令特性,递推估计算法初值以及采样间隔长度对辨识精度的影响,文中最后对几种设计方案进行了全面的比较。模拟和比较的研究结果证明,本文提出的设计方案是更为可取的。     

供应链分销系统的自适应库存控制

市场环境的动态性使得采取一种固定的库存策略难以适应需求的不确定性,本文借鉴自适应控制领域自校正控制的方法,提出了能够适应动态市场需求的分销系统库存自适应控制方法。分析了自适应评价方法在供应链分销系统库存控制中的应用原理,说明了系统辨识神经网络、自适应评价模块和神经网络控制器的作用。以一个简单分销系统为例设计了神经网络自适应库存控制的实现方式,并通过仿真试验证明了神经网络自适应库存控制方法优于固定库存优化策略如线性规划或遗传算法。     

最速下降模型参考自适应控制——LYAPUNOV方法

本文研究了最速下降模型参考自适应控造。给出了最速下降和严格最速下降的定义,并证明了按照某李雅普诺夫函数构造的严格最速下降控制矩阵组成的控制系统是自适应渐近稳定的;而且给出了一种构造次最速下降控制矩阵的方法,并证明了它的自适应渐近稳定性。     

基于多层次模糊合成的电梯整机安全评价方法

电梯整机安全评价指标数量多,定性指标难以量化,提出一种基于多层次分析法和模糊数学的电梯整机安全评价方法。建立评价指标体系和评价等级;设计隶属函数,构造模糊评判矩阵;改进传统的指标权重确定方法,得到指标权重矢量;选用"乘与加"算子进行多层次模糊合成。所提方法已在曳引式客梯整机安全评价中得到应用。结果表明,该方法可以达到电梯整机安全评价的客观性、科学性、系统性和可操作性的要求。     

石圪节煤矿的微观经济分析与生产函数应用初探

在经济体制改革全面迅速开展的今天,为了适应党和国家提出的宏观控制、微观搞活的需要,计量经济学的理论研究与实际应用已受到重视与推广。本文将以计量经济学的生产函数理论对石圪节矿的扩大再生产过程进行讨论。计量经济学的生产函数理论所研究的问题就是在一定的技术条件限制下,如何合理地组织各种生产要素,生产出最多的人们所需要的物质资料。生产函数是一种技术关系式,它表示企业生产要素的某种组合,在一定的技术条件下,投入和产出的关系。如果有n种投入要素,则生产函数的表达式为     

基于SFA的地区能源效率评价方法研究

针对地区能源效率评价问题,从生产效率角度提出一种参数前沿分析方法。该方法在基于谢泼德能源距离函数定义能源效率的基础上,建立随机前沿分析模型对能源效率得分进行估计。最后通过实例分析,验证了该方法的稳健性、识别力和可信度。     

基于贝叶斯风险决策理论的研发项目风险评估方法

为提高研发项目风险评估的精度,研究了一种基于贝叶斯风险决策理论的研发项目风险评估方法。该方法通过建立研发项目风险期望函数,将贝叶斯风险值作为测度风险大小的工具,以量化各种风险,并最终建立了一个基于贝叶斯风险决策理论的研发项目模型。实际应用结果表明,该方法有效地评估了研发项目风险大小,提高了风险评估的客观性和准确性。     

一类非线性系统的辨识及跟踪控制

在实际系统中,有许多系统是非线性系统,对非线性系统进行参数估计已势在必行。本文就是对此问题进行了偿试性研究,主要做了两项工作:(1)把非线性系统的参数辨识转换成线性差分模型的辨识,利用已成熟的线性系统方面的理论知识进行参数估计,然后再还原回非线性模型。(2)把跟踪引入最优控制中,本文虽也采用极大值原理,但针对离散和连续两种情况,根据建模的特殊性,提出新的性能指标,推导出适于该建模方法的最优控制。理论方法的是否可行主要靠实际来检验,本文以鞍钢第一初轧厂提供的计算机打印的二号炉第三号坑的数据验明上述思想。在此例中这种以各变量的实际值与趋势函数对应值之差为变量的建模方法,其精度比直接以各变量的实际值为变量的建模方法的精度有所改善。采用最优控制,可使炉温按理想的曲线进行烧钢,达到烧钢的标准化,以便保质保量地烧出钢。     

一种克服大滞后的新方法—模糊自适控制器

本文以模糊集合理论为基础,采用相平面分析法,针对难以建立数学模型且含有大时滞系统设计了一种自适应模糊控制器,同时讨论了参数的具体设计方法,简化了已有的控制算法,使存储量大大降低,从而为具体应用奠定了基础。这种控制器具有控制算法简单,整定时间短,稳定性及自适应能力强,抗干扰性能好等优点。计算机仿真证明了本算法的正确性,又通过模拟试验进一步讨论了控制器的具体实现问题,并给出了良好的反应曲线。进一步又将模型引入了自适应模糊控制器中,依据新定义的性能指标,可以实现参考模型自适应控制及最速控制等,仿真结果表明,这种控制器具有良好的性能,为大时滞系统的研究提供了一新的途陉。     

一种具有超稳定性质的自适应控制系统设计方法

针对慢变化未知系数的单输入——单输出线性模型被控对象,本文提出了一种设计离散模型参考自适应控制系统的新方法。该方法通过恰当地选择自适应控制律,从而将系统转化为满足 Popov 超稳定条件的非线性时变反馈系统。飞行器控制方面的一个实例表明该方法具有实现容易、跟踪速度快等特点。     

一种改进的变权重管网负荷组合预测方法

对管网负荷的准确预测是保证管网经济安全运行的前提，在总结前人大量的管网负荷预测方法的基础上，提出了基于新鲜度函数的模糊变权重组合预测管网负荷的方法。该方法是单模型预测技术的自然推广，通过将新鲜度函数引入组合预测，有效地刻画时间序列的变化趋势，从而实现对模糊自适应变权重组合预测方法的有效改进。改进后的组合预测方法不仅综合利用了各种预测方法的有用信息．而且该最佳组合预测的权系数也是时变的，是一个进一步提高预测精度的方法，该方法具有预测精度高、计算简便的特点。     

一种基于自适应相似矩阵的谱聚类算法

为了消除在构建谱聚类算法的相似矩阵时,高斯核函数中尺度参数的波动影响,构建了一种自适应相似矩阵,并应用到谱聚类算法中。自适应相似矩阵中数据点间的距离度量采用测地距离算法,相距较近的两点间的距离近似于欧氏距离,相距较远的两点则先根据欧氏距离得到每个数据点的k个近邻点,然后累加近邻点的测地距离,由此得到每对数据点间的最短距离。两点间的局部密度用共享近邻的定义来表示,更好地刻画了数据集的本征结构。在5个人工数据集和国际通用UCI数据库中的5个真实数据集上进行实验。实验结果表明,所提算法的聚类准确率高于对比算法的准确率,对复杂分布数据有很强的自适应能力。研究成果为数据挖掘及机器学习提供了思路和方法。