尺度核支持向量机及在动态系统辨识中的应用 被引量：4

1

作者 胡丹 肖建 车畅 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第4期460-465,共6页

为了提高非线性动态系统辨识质量,提出了新的支持向量机尺度核函数构造方法.首先直接构造紧支撑尺度函数,然后根据小波多分辨分析理论,由紧支撑尺度函数生成具有多分辨率特性的尺度核函数.证明了这种核函数是满足M ercer定理的支持向量... 为了提高非线性动态系统辨识质量,提出了新的支持向量机尺度核函数构造方法.首先直接构造紧支撑尺度函数,然后根据小波多分辨分析理论,由紧支撑尺度函数生成具有多分辨率特性的尺度核函数.证明了这种核函数是满足M ercer定理的支持向量机核函数.动态系统辨识的仿真结果表明,尺度核函数支持向量机的建模和逼近能力优于基于三阶样条核函数或RBF核函数的支持向量机. 展开更多

关键词 尺度核 支持向量机 动态系统辨识 泛化性能力 小波分析

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基于遗传算法的模糊神经网络在动态系统辨识中的应用 被引量：4

2

作者 朱少华 汪芳 《电机与控制学报》 EI CSCD 2000年第3期171-174,187,共5页

复杂不规则系统的语言建模构成了许多控制／决策系统的核心问题，模糊逻辑是进行语言建模最有效的方法之一。本文介绍了一种基于模糊逻辑、神经网络和遗传算法的语言建模方法，并给出了新型的混合学习算法，即：首先由自组织算法确定出... 复杂不规则系统的语言建模构成了许多控制／决策系统的核心问题，模糊逻辑是进行语言建模最有效的方法之一。本文介绍了一种基于模糊逻辑、神经网络和遗传算法的语言建模方法，并给出了新型的混合学习算法，即：首先由自组织算法确定出模糊神经网络的初始隶属度函数；其次由最大匹配因子学习算法完成模糊规则确定；最后提出了一种改进的遗传算法用来优化调节已经获得的隶属度函数。通过具体的仿真实例说明了所提出的建模方法在动态系统辨识中的有效性。 展开更多

关键词 模糊逻辑 遗传算法 动态系统辨识 模糊神经网络

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基于支持向量机的非线性动态系统辨识方法 被引量：13

3

作者 吴德会 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第14期3169-3171,3187,共4页

讨论了辨识一类非线性系统模型的方法。先假设原非线性动态系统可由静态非线性子环节和动态线性子环节串联——H模型来表示。将H模型的非线性方程转换为类线性形式,从而建立线性过渡模型。对原始测量数据进行组合运算获得线性中间模型... 讨论了辨识一类非线性系统模型的方法。先假设原非线性动态系统可由静态非线性子环节和动态线性子环节串联——H模型来表示。将H模型的非线性方程转换为类线性形式,从而建立线性过渡模型。对原始测量数据进行组合运算获得线性中间模型的训练样本集,并通过支持向量机线性回归算法求取过渡模型参数。最后再建立过渡模型与H模型系数之间的关系,从而反推出非线性模型参数,实现非线性动态系统辨识。仿真结果表明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 H模型 非线性动态系统辨识 支持向量机 回归算法

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基于高阶神经网络扩展卡尔曼滤波器算法的非线性动态系统辨识 被引量：1

4

作者 刘春梅 沈毅 +1 位作者 胡恒章 葛升民 《哈尔滨工业大学学报》 CSCD 北大核心 2000年第2期107-110,113,共5页

针对非线性动态系统辨识 ,采用高阶神经网络和径向基函数网络相结合的方法 ,神经网络的连接权值可作为系统的未知参数 ,用扩展卡尔曼滤波器 (EKF)算法来估计 ,确保了该方法的快速收敛 .具体模型的仿真结果表明该方法能快速收敛 ,并能方... 针对非线性动态系统辨识 ,采用高阶神经网络和径向基函数网络相结合的方法 ,神经网络的连接权值可作为系统的未知参数 ,用扩展卡尔曼滤波器 (EKF)算法来估计 ,确保了该方法的快速收敛 .具体模型的仿真结果表明该方法能快速收敛 ,并能方便的用于在线辨识 . 展开更多

关键词 高阶神经网络 卡尔曼滤波器 动态系统辨识

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一类基于模糊辨识器的非线性动态系统辨识 被引量：2

5

作者 张绍德 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第2期170-173,共4页

针对模糊辨识器的参数优化，提出了将改进的遗传算法（ＭＧＡ）应用于模糊辨识器的离线学习，并在此基础上采用ＢＰ算法对其参数在线调整，实现了非线性动态系统模糊辨识。解决了输入仅为一维语言变量时，模糊辨识器的实现问题。仿真结... 针对模糊辨识器的参数优化，提出了将改进的遗传算法（ＭＧＡ）应用于模糊辨识器的离线学习，并在此基础上采用ＢＰ算法对其参数在线调整，实现了非线性动态系统模糊辨识。解决了输入仅为一维语言变量时，模糊辨识器的实现问题。仿真结果证实了该方法的有效性。 展开更多

关键词 模糊辨识器 动态系统辨识 非线性 遗传算法

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有噪输入输出动态系统辨识方法

6

作者 贾丽娟 陶然 +1 位作者 王越 和田清 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期433-436,共4页

研究了基于带噪观测数据的动态系统的辨识问题.针对输入输出观测数据均含有加性噪声的情况,提出了一种改进的偏差补偿最小二乘算法.该算法引入一个后向输出预测算子,通过考察最小二乘误差的自相关函数及最小二乘误差与后向输出预测误差... 研究了基于带噪观测数据的动态系统的辨识问题.针对输入输出观测数据均含有加性噪声的情况,提出了一种改进的偏差补偿最小二乘算法.该算法引入一个后向输出预测算子,通过考察最小二乘误差的自相关函数及最小二乘误差与后向输出预测误差的互相关函数的性质,得到渐进偏差的估计,并利用偏差补偿原理,得到输入输出带噪系统参数的一致估计.仿真结果验证了该方法的有效性. 展开更多

关键词 动态系统辨识 有噪输入输出系统 参数估计 偏差补偿

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方块脉冲函数用于动态系统辨识

7

作者 邢继祥 雒新有 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1995年第3期1-7,共7页

应用方块脉冲函数系给出了一个动态系统辨识的新方法．所提方法能用到连续的多变量以及单输入单输出的系统中．不仅将动态系统的微分方程转化成计算上方便的代数形式，而且证明了精度以及收敛性．所得算法在计算机上能够实现，而且可用... 应用方块脉冲函数系给出了一个动态系统辨识的新方法．所提方法能用到连续的多变量以及单输入单输出的系统中．不仅将动态系统的微分方程转化成计算上方便的代数形式，而且证明了精度以及收敛性．所得算法在计算机上能够实现，而且可用于在线辨识． 展开更多

关键词 方块脉冲函数 动态系统辨识 系统辨识

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基于神经元网络的动态系统辨识 被引量：1

8

作者 刘军 马莉 《机械设计》 CSCD 北大核心 1995年第12期42-43,共2页

本文利用神经元网络技术，构造出基于系统状态空间模型上的系统动态辨识器，该辨识器可用于线性或非线性系统的动态估计。文中讨论了辨识器的构成和实现，并给出了仿真结果。仿真结果表明该方法为非线性系统辨识提供了一条有效的途径。

关键词 神经元网络 动态系统辨识 自动化

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方块脉冲函数用于动态系统辨识

9

作者 杜坤梅 《哈尔滨电工学院学报》 CSCD 1994年第3期213-219,共7页

应用方块脉冲函数系给出了一个动态系统辨识的新方法。方法应用到单输入单输出系统中，而且还证明了精度以及收敛性。

关键词 方块脉冲函数 动态系统辨识 函数

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自组织递归区间二型模糊神经网络在动态时变系统辨识中的应用 被引量：9

10

作者 李迪 陈向坚 +2 位作者 续志军 杨帆 牛文达 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期1406-1413,共8页

针对动态时变系统辨识过程中存在噪声干扰的问题,本文将区间二型模糊集结合到递归神经网络中,提出了自组织递归区间二型模糊神经网络以增强动态时变系统的抗噪能力。该自组织递归区间二型模糊神经网络由前件和后件两部分构成:前件为区... 针对动态时变系统辨识过程中存在噪声干扰的问题,本文将区间二型模糊集结合到递归神经网络中,提出了自组织递归区间二型模糊神经网络以增强动态时变系统的抗噪能力。该自组织递归区间二型模糊神经网络由前件和后件两部分构成:前件为区间二型模糊集模型,用于将每个规则的激活强度反馈到自身构成内反馈回路,其参数学习采用梯度下降算法;后件为带有区间权值的Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模型,其参数学习采用有序规则卡尔曼滤波算法,且网络初始规则数为零。所有规则均通过结构学习和前后件参数同时在线学习来产生,其网络结构学习采用的是在线区间二型模糊群集。为验证提出的神经网络的优越性,将其应用到单输入单输出动态时变系统的辨识中。实验结果表明,相对于前馈一型/二型模糊神经网络、递归一型模糊神经网络,该神经网络的辨识能力强,即使在存在白噪声的条件下,也能减小测试及训练误差。 展开更多

关键词 自组织递归区间 二型模糊神经网络 卡尔曼滤波 梯度下降法 噪声干扰 动态时变系统辨识

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一种用于非线性动态辨识的新型神经网络

11

作者 张剑 林瑞昌 毕天昊 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第8期1383-1391,共9页

为提高非线性动态系统辨识(NDSI)的效果,在结合自建型模糊神经网络(SCFNN)和多层神经元神经网络(MLPNN)的基础上,提出一种自建递归型模糊神经网络(SCRFNN)。SCRFNN相较于前者,多了一个递归通道与抑制模糊规则产生机制;相较于后者,增加... 为提高非线性动态系统辨识(NDSI)的效果,在结合自建型模糊神经网络(SCFNN)和多层神经元神经网络(MLPNN)的基础上,提出一种自建递归型模糊神经网络(SCRFNN)。SCRFNN相较于前者,多了一个递归通道与抑制模糊规则产生机制;相较于后者,增加了模糊推论与一个递归通道。为验证SCRFNN在系统辨识中的有效性,设计一个新的NDSI在线学习模型与代码设计流程图,并以此作为在线学习架构,将以上3个神经网络模型对4个串-并型非线性动态系统进行辨识分析。经过仿真表明,新提出的SCRFNN通过存储内部状态,具备了映射动态特征的功能,从而使系统具有适应时变特性的能力,更适合于非线性动态系统的辩识。且在模糊规则数、学习收敛速度、学习与预测误差均方根值、预测精准度方面也取得了良好的效果。 展开更多

关键词 自建递归型模糊神经网络 自建型模糊神经网络 多层神经元神经网络 非线性动态系统辨识

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基于非线性系统辨识的蒸汽管网输配效率

12

作者 曹磊 由世俊 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第9期815-819,共5页

蒸汽管网输配效率表征蒸汽输送过程中的能耗占输送蒸汽能量的比例,输配管网的能耗表现为排出冷凝水带走的能量和沿管壁热传递散失的能量2种形式.为研究2种形式的能耗在输配能耗中的比例,提出对蒸汽管网建立动态非线性外源自回归模型,并... 蒸汽管网输配效率表征蒸汽输送过程中的能耗占输送蒸汽能量的比例,输配管网的能耗表现为排出冷凝水带走的能量和沿管壁热传递散失的能量2种形式.为研究2种形式的能耗在输配能耗中的比例,提出对蒸汽管网建立动态非线性外源自回归模型,并针对天津市空港工业区蒸汽热网进行了案例研究.应用该模型对蒸汽源在不同压力、过热温度条件下的管网输配能耗进行了模拟.结果表明:蒸汽压力的提高对减少管网输配中产生的冷凝水和降低散热损失均有明显效果,提高过热度可以有效减少冷凝水的产生,但不降低总体能耗. 展开更多

关键词 蒸汽管网效率 动态系统辨识 外源自回归模型 冷凝水 传热损失

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小波网络在直接转矩控制系统低速运行中的应用

13

作者 刘琳 沈颂华 刘强 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第9期1067-1071,共5页

针对传统的异步电动机直接转矩控制系统低速运行时存在较大转矩脉动的问题,详细分析了定子电阻变化对系统控制性能的影响,提出了基于小波网络的定子电阻辨识方法.将定子电流的误差和定子电流误差的变化量作为小波网络的输入,网络输出为... 针对传统的异步电动机直接转矩控制系统低速运行时存在较大转矩脉动的问题,详细分析了定子电阻变化对系统控制性能的影响,提出了基于小波网络的定子电阻辨识方法.将定子电流的误差和定子电流误差的变化量作为小波网络的输入,网络输出为定子电阻误差的动态估计值;综合应用递推正交最小二乘法与改进的G ivens变换训练小波网络参数,利用小波网络良好的时频局部特性可以准确的观测出定子磁链和转矩,优化了逆变器的控制策略.仿真结果对比表明该方法可以有效得改善电动机的低速运行性能,优于采用BP(Back-ward Propagation)神经网络的方法. 展开更多

关键词 异步电动机 直接转矩控制 定子电阻 小波网络 动态系统辨识

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基于在线强化学习的风电系统自适应负荷频率控制 被引量：24

14

作者 杨丽 孙元章 +2 位作者 徐箭 廖思阳 彭刘阳 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2020年第12期74-83,共10页

大规模风电接入给系统带来新的不确定性,影响系统频率响应特性,从数据驱动的角度出发,提出了一种基于自适应动态模型的在线强化学习方法,用于系统的负荷频率控制。建立低秩自编码器特征提取网络,从所量测的低维数据中发现隐藏特征;基于... 大规模风电接入给系统带来新的不确定性,影响系统频率响应特性,从数据驱动的角度出发,提出了一种基于自适应动态模型的在线强化学习方法,用于系统的负荷频率控制。建立低秩自编码器特征提取网络,从所量测的低维数据中发现隐藏特征;基于特征网络,建立非线性动态系统稀疏辨识学习模型,感知系统动态模型的潜在物理状态,提升模型在线学习效率;通过结合模型预测控制,进行实时决策控制。所提出方法能够有效解决传统模型预测控制对系统全局模型准确性的依赖问题,加强控制器对系统动态模型的自适应性,且能有效跟踪风电输出功率的随机波动。最后,以接入四型风机的负荷频率控制模型为例,验证所提方法的有效性。 展开更多

关键词 负荷频率控制 低秩自编码器 非线性动态系统稀疏辨识 模型预测控制 在线强化学习

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基于特殊历史数据段挖掘的切换Hammerstein模型辨识

15

作者 贾晓彤 王建东 邢晓彤 《电子测量技术》 北大核心 2023年第9期85-91,共7页

本文提出了一种基于特殊历史数据段挖掘的切换Hammerstein模型辨识方法。特殊数据段是指处于稳定状态和稳定斜坡响应的数据段。首先,根据稳态数据采用随机抽样一致算法辨识静态非线性子系统。其次,根据稳定的斜坡响应数据利用密度峰值... 本文提出了一种基于特殊历史数据段挖掘的切换Hammerstein模型辨识方法。特殊数据段是指处于稳定状态和稳定斜坡响应的数据段。首先,根据稳态数据采用随机抽样一致算法辨识静态非线性子系统。其次,根据稳定的斜坡响应数据利用密度峰值聚类算法辨识切换Hammerstein模型线性动态子系统的结构和相应的操作区间。最后,根据操作区间划分历史数据集,采用最小二乘算法辨识切换的多个线性动态子系统的模型参数。数值仿真和实验案例结果表明,与标准Hammerstein辨识方法相比,所提方法可以实现不同工作点切换的多个线性动态子模型的结构辨识及操作区间划分,降低了模型结构未知时切换动态子系统对模型参数辨识的影响,提高了切换Hammerstein模型的辨识精度。 展开更多

关键词 Hammerstein系统辨识 动态子系统结构辨识 参数估计

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TSK网络结构设计:一个基于二阶运算的局部反馈网络 被引量：1

16

作者 乔士东 沈振康 《信号处理》 CSCD 北大核心 2006年第3期289-294,共6页

按照局部反馈和易于解释两个原则,本文设计了一个带反馈的二阶TSK网络。网络的结论部分以输入成分的二项式[1,2]作为神经元的导出域。二项式是神经网络领域少见的运算模式,导出域通常为输入与权向量的内积。网络的结论部分借助于延迟反... 按照局部反馈和易于解释两个原则,本文设计了一个带反馈的二阶TSK网络。网络的结论部分以输入成分的二项式[1,2]作为神经元的导出域。二项式是神经网络领域少见的运算模式,导出域通常为输入与权向量的内积。网络的结论部分借助于延迟反馈引入动态特性,属于局部反馈,所以动态导数计算简洁。TSK网络表征一组If-Then规则,本文网络较采用独立变换[3]和基于G—FGS神经元[4]的网络易于理解。系统辨识的仿真证明本文网络可以很好地辨识动态系统,表明TSK网络拓扑结构设计中使用二阶运算是可行的。 展开更多

关键词 TSK网络 IF-THEN规则 动态系统辨识 按节点分群的解耦合EKF算法(NDEKF)

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UKF训练RMLP网络的快速算法

17

作者 乔士东 沈振康 《信号处理》 CSCD 北大核心 2006年第5期653-657,共5页

UKF训练PMLP的优点是无需计算动态偏导数,但UKF面临计算量大的问题,降低计算量是UKF的研究重点之一。本文提出反向遍历sigma点的方法,可以显著降低UKF有2N_w+1或N_w+2个sigma点两种情况下的计算量。另外,对2N_w+1个sigma点的情况,本文... UKF训练PMLP的优点是无需计算动态偏导数,但UKF面临计算量大的问题,降低计算量是UKF的研究重点之一。本文提出反向遍历sigma点的方法,可以显著降低UKF有2N_w+1或N_w+2个sigma点两种情况下的计算量。另外,对2N_w+1个sigma点的情况,本文提出解耦合方法,能有效降低存储协方差阵所需空间。综合反向遍历方法和解耦合方法,本文给出UKF训练RMLP的快速算法。在动态系统辨识的仿真中,本文方法节省近80%的计算量和近90%的存储空间。 展开更多

关键词 Unscented KALMAN Filter(UKF) Decoupled EXTENDED KALMAN Filter(DEKF) 反馈多层感知网络(RMLP) 动态系统辨识

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