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基于LSSVM的MIMO系统快速在线辨识方法
被引量：
5
1
作者
周欣然
滕召胜
赵新闻
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009年第8期2281-2284,2314,共5页
针对时变非线性多输入多输出(MIMO)系统在线辨识较困难的问题,提出一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的快速在线辨识方法。介绍了现有LSSVM增量式和在线式学习算法,并为它引入了一些加速实现策略,得到LSSVM快速在线式学习算法。将MIMO...
针对时变非线性多输入多输出(MIMO)系统在线辨识较困难的问题,提出一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的快速在线辨识方法。介绍了现有LSSVM增量式和在线式学习算法,并为它引入了一些加速实现策略,得到LSSVM快速在线式学习算法。将MIMO系统分解为多个多输入单输出(MISO)子系统,对每一个MISO利用一个LSSVM在线建模;这些LSSVM执行快速在线式学习算法。数字仿真显示该方法建模速度快,模型预测精度高。
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关键词
在线系统辨识
时变非线性
系统
多输入多输出
系统
最小二乘支持向量机
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职称材料
一种基于NARX神经网络的振动主动控制方法
被引量：
2
2
作者
宋春生
熊学春
+1 位作者
陈泊远
杜刚
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2024年第2期1-7,260,共8页
针对主被动混合隔振系统中次级通道的非线性因素和时变特性,设计一种基于有源非线性自回归神经网络(Nonlinear Auto-regressive With Exogenous Inputs Neural Network,NARX-NN)的次级通道系统辨识的方法,并成功应用于振动主动控制系统...
针对主被动混合隔振系统中次级通道的非线性因素和时变特性,设计一种基于有源非线性自回归神经网络(Nonlinear Auto-regressive With Exogenous Inputs Neural Network,NARX-NN)的次级通道系统辨识的方法,并成功应用于振动主动控制系统中。首先,使用NARX神经网络对次级通道进行辨识得到准确的次级通道模型;其次,采用FIR滤波器重构初级通道的输出,从而获得作动器的输出信号,基于重构得到数据对辨识的网络进行在线学习,可以避免由白噪声激励在系统中带来的随机振动对控制效果的影响;最后搭建仿真模型以及实验平台,仿真结果表明,该控制算法可以克服次级通道的时变性导致的次级通道失真问题;实验结果表明,该算法对15、20 Hz的线谱分别取得30.1、40.4 dB的能量衰减效果,能够有效地实现振动主动控制。
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关键词
振动与波
Fx-LMS前馈控制
NARX神经网络
振动主动控制
在线系统辨识
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职称材料
小波自适应算法在车身振动主动控制中的应用
被引量：
3
3
作者
邢峰
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第20期62-67,共6页
针对大型、非线性结构的振动抑制问题,提出基于在线系统辨识的小波自适应控制策略,进行车身结构振动主动控制。通过小波自适应控制策略分析、车身结构模态分析和数学模型拟合,搭建了基于并行在线系统辨识的小波自适应控制系统,应用压电...
针对大型、非线性结构的振动抑制问题,提出基于在线系统辨识的小波自适应控制策略,进行车身结构振动主动控制。通过小波自适应控制策略分析、车身结构模态分析和数学模型拟合,搭建了基于并行在线系统辨识的小波自适应控制系统,应用压电智能元件作为传感器和控制器,搭建了车身结构振动控制试验平台。通过小波自适应控制,车身壁板振动幅值减小60%左右,特别是被动控制效果较差的低频区域,壁板振动幅值约减小40%~80%。试验结果表明,该文所建立的在线系统辨识小波自适应控制系统,对于轿车车身这样大型的非线性结构在时变、不确定激励下的振动,能够取得良好控制效果,为解决各类工程机械减振降噪问题提供参考。
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关键词
振动
算法
控制
系统
小波自适应
在线系统辨识
主动控制
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职称材料
题名
基于LSSVM的MIMO系统快速在线辨识方法
被引量：
5
1
作者
周欣然
滕召胜
赵新闻
机构
湖南大学电气与信息工程学院
中南大学信息科学与工程学院
中南大学物理科学与技术学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009年第8期2281-2284,2314,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60872128)
国家技术创新基金资助项目(07C26214301740)
文摘
针对时变非线性多输入多输出(MIMO)系统在线辨识较困难的问题,提出一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的快速在线辨识方法。介绍了现有LSSVM增量式和在线式学习算法,并为它引入了一些加速实现策略,得到LSSVM快速在线式学习算法。将MIMO系统分解为多个多输入单输出(MISO)子系统,对每一个MISO利用一个LSSVM在线建模;这些LSSVM执行快速在线式学习算法。数字仿真显示该方法建模速度快,模型预测精度高。
关键词
在线系统辨识
时变非线性
系统
多输入多输出
系统
最小二乘支持向量机
Keywords
online system identification
time-varying nonlinear system
Multi-Input Multi-Output （MIMO） system
Least Squares Support Vector Machine （LSSVM）
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
一种基于NARX神经网络的振动主动控制方法
被引量：
2
2
作者
宋春生
熊学春
陈泊远
杜刚
机构
武汉理工大学机电工程学院
武汉理工大学湖北省磁悬浮工程技术研究中心
出处
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2024年第2期1-7,260,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51879209)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2021IVA117)。
文摘
针对主被动混合隔振系统中次级通道的非线性因素和时变特性,设计一种基于有源非线性自回归神经网络(Nonlinear Auto-regressive With Exogenous Inputs Neural Network,NARX-NN)的次级通道系统辨识的方法,并成功应用于振动主动控制系统中。首先,使用NARX神经网络对次级通道进行辨识得到准确的次级通道模型;其次,采用FIR滤波器重构初级通道的输出,从而获得作动器的输出信号,基于重构得到数据对辨识的网络进行在线学习,可以避免由白噪声激励在系统中带来的随机振动对控制效果的影响;最后搭建仿真模型以及实验平台,仿真结果表明,该控制算法可以克服次级通道的时变性导致的次级通道失真问题;实验结果表明,该算法对15、20 Hz的线谱分别取得30.1、40.4 dB的能量衰减效果,能够有效地实现振动主动控制。
关键词
振动与波
Fx-LMS前馈控制
NARX神经网络
振动主动控制
在线系统辨识
Keywords
vibration and wave
Fx-LMS feedforward control
NARX neural network
active vibration control
online system identification
分类号
TB535 [理学—声学]
TK417.127 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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职称材料
题名
小波自适应算法在车身振动主动控制中的应用
被引量：
3
3
作者
邢峰
机构
重庆工商职业学院汽车工程学院
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第20期62-67,共6页
基金
重庆市教委科学技术研究项目(KJ111602)
文摘
针对大型、非线性结构的振动抑制问题,提出基于在线系统辨识的小波自适应控制策略,进行车身结构振动主动控制。通过小波自适应控制策略分析、车身结构模态分析和数学模型拟合,搭建了基于并行在线系统辨识的小波自适应控制系统,应用压电智能元件作为传感器和控制器,搭建了车身结构振动控制试验平台。通过小波自适应控制,车身壁板振动幅值减小60%左右,特别是被动控制效果较差的低频区域,壁板振动幅值约减小40%~80%。试验结果表明,该文所建立的在线系统辨识小波自适应控制系统,对于轿车车身这样大型的非线性结构在时变、不确定激励下的振动,能够取得良好控制效果,为解决各类工程机械减振降噪问题提供参考。
关键词
振动
算法
控制
系统
小波自适应
在线系统辨识
主动控制
Keywords
vibrations
algorithms
control systems
adaptive wavelet algorithm
on-line system identification
active control
分类号
TB114.2 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于LSSVM的MIMO系统快速在线辨识方法
周欣然
滕召胜
赵新闻
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种基于NARX神经网络的振动主动控制方法
宋春生
熊学春
陈泊远
杜刚
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
小波自适应算法在车身振动主动控制中的应用
邢峰
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
3
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职称材料
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