基于多小波展开的Volterra级数非线性系统建模方法 被引量：4

1

作者 陈森林 高正红 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期428-434,共7页

Volterra级数作为一种非线性系统模型,因其具有坚实的理论基础、简洁的表示形式和明确的物理意义,在许多领域引起了广泛的研究兴趣。Volterra级数实际应用的难点在于Volterra核的辨识,随着核阶次的增加待辨识参数的数量呈指数增长。为... Volterra级数作为一种非线性系统模型,因其具有坚实的理论基础、简洁的表示形式和明确的物理意义,在许多领域引起了广泛的研究兴趣。Volterra级数实际应用的难点在于Volterra核的辨识,随着核阶次的增加待辨识参数的数量呈指数增长。为了减少待辨识参数,文章以分段二次多小波为基函数将Volterra一阶核和二阶核展开,将问题转化为少数展开系数的估计问题。通过典型的非线性振荡器进行验证,结果表明Volterra核的辨识结果非常接近于理论值,同时由Volterra级数能准确计算系统在不同输入下的响应。此外,针对常用的输入信号无法反映非线性系统中不同频率相互作用产生的非线性影响,文中设计了一种适合于二阶核辨识的输入,称为二维扫频,与常用扫频信号相比,试验结果表明这种输入明显能更好地激励系统的非线性特性。 展开更多

关键词 VOLTERRA级数 非线性系统建模 非线性系统辨识 多小波 输入设计

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RBF-Volterra级数非线性系统建模 被引量：1

2

作者 徐晨曦 张贤志 陈光礻禹 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第12期2588-2591,共4页

提出一种RBF-Volterra级数非线性系统建模方法。利用基函数多项式(BFP)完备的非线性系统逼近能力,在基函数族单一尺度和平移联动约束下,导出RBF-Volterra级数模型;RBF-Volterra级数具有"截尾不截维"特性,对非线性强弱变化适... 提出一种RBF-Volterra级数非线性系统建模方法。利用基函数多项式(BFP)完备的非线性系统逼近能力,在基函数族单一尺度和平移联动约束下,导出RBF-Volterra级数模型;RBF-Volterra级数具有"截尾不截维"特性,对非线性强弱变化适应能力强,且结构紧凑,数值稳定性好,能效避免维数灾难问题。实例仿真说明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 非线性系统建模 基函数多项式(BFP) VOLTERRA级数 径向基Volterra级数

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基于动态神经网络的非线性系统建模及其控制

3

作者 李峰 李树荣 刘先广 《石油大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2002年第2期93-95,共3页

结合已知机理信息构造动态神经网络 ,进行了非线性动态系统的建模 ,给出了权值调整算法。利用获得的模型 ,设计了反馈线性化控制器。由训练好的网络在线提供反馈线性化所需要的信息。为了解决模型失配问题 ,采用内模控制结构来引入模型... 结合已知机理信息构造动态神经网络 ,进行了非线性动态系统的建模 ,给出了权值调整算法。利用获得的模型 ,设计了反馈线性化控制器。由训练好的网络在线提供反馈线性化所需要的信息。为了解决模型失配问题 ,采用内模控制结构来引入模型的误差反馈 ,以消除稳态误差。文中给出了仿真实例。 展开更多

关键词 动态神经网络 非线性系统建模 反馈线性化 内模控制

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支持向量机在油田系统建模中的应用 被引量：6

4

作者 李卓 柴滨景 胡继东 《现代电子技术》 2007年第1期162-164,共3页

在以往油层含油判别分析的基础上提出了一种基于支持向量机的油藏建模方法,应用已知油层的原始资料作为已知信息,建立油气水层的识别模型,对某油区油气水层分布规律进行了解释。结果表明,采用支持向量机判断的油气分布规律与实际试油结... 在以往油层含油判别分析的基础上提出了一种基于支持向量机的油藏建模方法,应用已知油层的原始资料作为已知信息,建立油气水层的识别模型,对某油区油气水层分布规律进行了解释。结果表明,采用支持向量机判断的油气分布规律与实际试油结果完全一致。同时,将支持向量机用于试井压力恢复曲线的拟和,拟和的最大相对误差为0.962 3%。这表明将支持向量机算法用于油田系统建模是十分有效的。 展开更多

关键词 支持向量机 模式识别 非线性系统建模 油气分布规律 试井曲线拟和

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不确定非线性系统的LSSVR迭代学习辨识算法

5

作者 司利云 余强 林辉 《控制工程》 CSCD 北大核心 2015年第6期1118-1122,共5页

针对一类不确定非线性系统的时变参数辨识问题,利用最小二乘支持向量回归机(LSSVR)的逼近能力,将积分型Lyapunov函数作为优化目标,设计出具有自适应性的迭代学习辨识算法。该算法采用迭代学习的方式对支持向量回归机的权值和逼近误差进... 针对一类不确定非线性系统的时变参数辨识问题,利用最小二乘支持向量回归机(LSSVR)的逼近能力,将积分型Lyapunov函数作为优化目标,设计出具有自适应性的迭代学习辨识算法。该算法采用迭代学习的方式对支持向量回归机的权值和逼近误差进行修正,利用高增益的反馈控制器增强系统的稳定性和鲁棒性。收敛性分析表明,随着迭代次数的增加,估计误差渐近收敛于零。仿真结果表明该算法可以实现有限时间区间上参数的完全辨识。 展开更多

关键词 迭代学习辨识 不确定非线性系统:在线建模 支持向量机 鲁棒控制

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基于神经网络辨识的质子交换膜燃料电池建模 被引量：7

6

作者 卫东 曹广益 朱新坚 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2003年第6期817-819,共3页

针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)系统过于复杂,难以建模,而已建立的模型难以满足PEMFC控制系统设计和应用的要求。本文利用神经网络具有逼近任意复杂非线性函数的能力,将神经网络辨识方法应用到PEMFC强非线性系统的建模中,避开了PEMFC系... 针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)系统过于复杂,难以建模,而已建立的模型难以满足PEMFC控制系统设计和应用的要求。本文利用神经网络具有逼近任意复杂非线性函数的能力,将神经网络辨识方法应用到PEMFC强非线性系统的建模中,避开了PEMFC系统内部的复杂性。模型以电池工作温度为神经网络辨识模型的输入量,电池电压、电流密度为输出量,利用500组实验数据作为训练样本,采用改进型BP算法,建立了不同温度下电池电压-电流密度动态响应模型。仿真结果表明,方法可行,建立的模型精度较高,从而为设计PEMFC实时控制系统奠定了基础。 展开更多

关键词 质子交换膜燃料电池 神经网络辨识 非线性系统建模 BP算法

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基于ANFIS的温度传感器非线性校正方法 被引量：17

7

作者 杨延西 刘丁 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第5期511-514,527,共5页

介绍了用神经网络进行传感器非线性误差校正的原理与方法,分析了自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的基本原理。通过模糊聚类和混合学习算法,ANFIS可以逼近高阶输入输出非线性系统,将该算法用于两个典型非线性系统建模,均能获得满意结果。... 介绍了用神经网络进行传感器非线性误差校正的原理与方法,分析了自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的基本原理。通过模糊聚类和混合学习算法,ANFIS可以逼近高阶输入输出非线性系统,将该算法用于两个典型非线性系统建模,均能获得满意结果。之后,将ANFIS算法用于温度传感器非线性校正中,试验结果表明该方法与基于CMAC网络和BP网络的校正方法相比,校正的精度高于以上两种校正方法。 展开更多

关键词 ANFIS 温度传感器 校正方法 自适应神经模糊推理系统 非线性误差校正 非线性系统建模 混合学习算法 CMAC网络 非线性校正 神经网络 基本原理 模糊聚类 输入输出 BP网络 试验结果

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广义频率响应函数的鲁棒建模新方法

8

作者 魏瑞轩 张优云 +1 位作者 宋志平 孔祥玉 《信号处理》 CSCD 北大核心 2005年第6期642-645,共4页

针对基于非线性谱分析的故障诊断技术的需要,研究了非线性系统的广义频率响应函数的鲁棒在线建模方 法。首先将次元分析算法应用于Volterra级数模型的辨识,并通过对此算法的修正,得到了一种改进的Volterra系统的鲁 棒辨识算法。对其鲁... 针对基于非线性谱分析的故障诊断技术的需要,研究了非线性系统的广义频率响应函数的鲁棒在线建模方 法。首先将次元分析算法应用于Volterra级数模型的辨识,并通过对此算法的修正,得到了一种改进的Volterra系统的鲁 棒辨识算法。对其鲁棒性能进行的分析表明,改进算法的鲁棒抗噪性能被明显提高。在此基础上,提出了一种广义频率响 应函数的两步鲁棒建模新方法。仿真实验表明,该方法具有良好的鲁棒收敛性能,能够有效解决GFRF的在线建模问题。 展开更多

关键词 非线性系统 广义频率响应函数 非线性系统建模 Volterra级数模型 建模问题

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基于蚁群优化ANFIS模型的建筑室温状态和能耗预测 被引量：5

9

作者 徐超 于忠清 李劲华 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第6期63-69,共7页

建筑采暖、通风和空调(HVAC)系统占据了超过一半的建筑能耗,系统的运行状态和能耗预测是节约建筑能耗、确保热舒适性的关键。提出一种基于蚁群优化算法(ACO)优化的自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS),对暖通空调中空气处理单元(AHU)的... 建筑采暖、通风和空调(HVAC)系统占据了超过一半的建筑能耗,系统的运行状态和能耗预测是节约建筑能耗、确保热舒适性的关键。提出一种基于蚁群优化算法(ACO)优化的自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS),对暖通空调中空气处理单元(AHU)的状态和能耗进行建模和预测。通过蚁群优化算法和最小二乘法对ANFIS网络训练过程中前提参数和结论参数的寻优,进一步提高ANFIS方法对于HVAC等非线性系统建模的速度和精度。与随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、BP神经网络和一般ANFIS等模型进行比较,验证了该方法具有更好的预测效果。 展开更多

关键词 建筑能耗 暖通空调 自适应神经网络模糊推理系统 蚁群优化算法 非线性系统建模

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考虑CDC系统时滞的半主动悬架控制器设计研究 被引量：4

10

作者 李靖玮 罗建南 黄震 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期913-922,共10页

针对某高级轿车研制的CDC减振器原理样机,通过实验测试及其数据分析,建立了考虑CDC系统时滞影响的非线性系统模型。分别对单、双电磁阀两种模式CDC减振器进行了研究。充分考虑复杂多变的车辆实际运行工况及系统非线性因素(包括路面激励... 针对某高级轿车研制的CDC减振器原理样机,通过实验测试及其数据分析,建立了考虑CDC系统时滞影响的非线性系统模型。分别对单、双电磁阀两种模式CDC减振器进行了研究。充分考虑复杂多变的车辆实际运行工况及系统非线性因素(包括路面激励较大时可能导致的悬架缓冲块撞击,以及轮胎跳离地面等情况),基于建立的非线性车辆系统模型及不同激励水平输入下的非线性系统仿真,研究了减振器系统时滞对车辆性能的影响。结合NSGA-Ⅱ算法优化结果,设计了一个改进的天棚控制算法,分别对单、双阀减振器进行了车辆性能分析与对比。研究结果表明,采用最优天棚控制的双阀CDC减振器相比于单阀CDC减振器有更好的控制效果,且对CDC系统时滞适应能力更强。研究结果可为自主研发的减振器设计和改进提供指导,并为CDC半主动悬架控制算法设计提供重要依据。 展开更多

关键词 CDC减振器 系统时滞 控制阀方案对比 控制算法 非线性系统建模与仿真

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滑模控制中建模不确定性的自学习模糊预测

11

作者 傅春 谢剑英 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第11期1667-1670,1678,共5页

针对一类特定的非线性建模不确定系统 ,根据控制系统运行的历史信息 ,用模糊逻辑系统预测估计了当前时刻的建模不确定性 .模糊规则后件参数在线自调整以使模糊系统输出能有效地跟踪实际不确定性 。

关键词 滑模控制 模糊系统 逼近误差 非线性建模不确定系统 自学习模糊预测 模糊逻辑

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利用组合B样条神经网络实现对间歇反应过程的动态建模 被引量：2

12

作者 褚燕彬 曹柳林 王晶 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第S1期157-162,共6页

间歇反应过程具有强非线性、非稳态和反应时间固定等特点。利用间歇反应操作时间可预先确定的性质,提出一种新的组合B样条神经网络的建模方法。被控对象输出f(u,t)往往是操纵变量和时间的函数,新方法把这两类函数关系的模拟分别交由两... 间歇反应过程具有强非线性、非稳态和反应时间固定等特点。利用间歇反应操作时间可预先确定的性质,提出一种新的组合B样条神经网络的建模方法。被控对象输出f(u,t)往往是操纵变量和时间的函数,新方法把这两类函数关系的模拟分别交由两个神经网络承担,以确定变化区域的时间变量作为B样条神经网络的输入,让其分担描述对象随时间变化的动态特性部分,而输出变量与操作变量间的关系则由另一B样条神经网络表示,两个神经网络的组合输出建立间歇反应器的非线性动态模型。它不仅能够简化每个网络的结构,减少权值参数和训练时间,更重要的是可以方便控制策略的求解。本文介绍了建模方法的设计过程,并应用于苯乙烯悬浮聚合间歇反应建模中,仿真实验研究了方法的有效性。还推导了基于该模型的优化控制策略的算法。 展开更多

关键词 间歇反应过程 B样条神经网络 非线性动态系统建模

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基于带回归权重RBF-AR模型的混沌时间序列预测 被引量：5

13

作者 甘敏 彭辉 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第4期820-824,共5页

提出了用带回归权重的径向基函数(radial basis function,RBF)网络来逼近状态相依自回归(autogressive,AR)模型中的函数系数,得到了带回归权重的RBF-AR模型。在这种模型中,RBF神经网络的输出权重已不是单一的常量,而是输入变量的线性回... 提出了用带回归权重的径向基函数(radial basis function,RBF)网络来逼近状态相依自回归(autogressive,AR)模型中的函数系数,得到了带回归权重的RBF-AR模型。在这种模型中,RBF神经网络的输出权重已不是单一的常量,而是输入变量的线性回归函数。一种快速收敛的结构化非线性参数优化方法被用来估计提出的模型,辨识出的模型用来预测两组著名的混沌时间序列:Mackey-Glass时间序列和Lorenz吸引子时间序列。实验结果表明,提出的模型在预测精度上要优于其他一些现存的模型。 展开更多

关键词 非线性系统建模 RBF-AR模型 回归 权重 参数优化 混沌时间序列

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支持向量机在原油采收率模型中的应用

14

作者 刘斌 魏贤龙 +1 位作者 李卓 付光杰（审稿） 《大庆石油学院学报》 CAS 北大核心 2006年第2期48-50,147,共3页

利用传统的数学统计方法计算采收率具有较大的困难.在对已知油藏最终采收率分析的基础上,提出了一种基于支持向量机的油藏建模方法,将影响采收率的主要因素作为输入信息,建立诸因素与采收率之间的关系,得到采收率预测模型.利用该模型计... 利用传统的数学统计方法计算采收率具有较大的困难.在对已知油藏最终采收率分析的基础上,提出了一种基于支持向量机的油藏建模方法,将影响采收率的主要因素作为输入信息,建立诸因素与采收率之间的关系,得到采收率预测模型.利用该模型计算出的采收率与实际最终采收率基本吻合,最大拟和误差为0.142%,最大泛化误差为2.744%.仿真结果表明,该模型能较好地建立各因素与最终采收率的复杂非线性关系,反映油藏的本质,具有较高的预测精度. 展开更多

关键词 采收率 支持向量机 非线性系统建模 预测

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基于倒立摆系统的神经网络辅助教学设计 被引量：1

15

作者 任祖华 王永骥 《实验室研究与探索》 CAS 2005年第S1期113-115,133,共4页

人工神经网络是当今智能控制领域最活跃的分支之一,具有很强的理论及应用价值。该文结合数字倒立摆实验装置和神经网络辨识软件包(nnsysid) ,借助MATLAB工具开发了一个简单的人机交互平台,界面清楚直观,操作方便,帮助学生直观、系统的... 人工神经网络是当今智能控制领域最活跃的分支之一,具有很强的理论及应用价值。该文结合数字倒立摆实验装置和神经网络辨识软件包(nnsysid) ,借助MATLAB工具开发了一个简单的人机交互平台,界面清楚直观,操作方便,帮助学生直观、系统的了解神经网络用于非线性倒立摆系统建模的过程。达到发挥实验设备的功能、丰富教学内容、拓展学生知识面的目的。 展开更多

关键词 人工神经网络 数字倒立摆 MATLAB 非线性系统建模

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一种改进的模糊控制方法及其在大坝安全上的应用 被引量：1

16

作者 王志勇 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 2005年第1期47-50,共4页

大坝的安全运行状态影响因素多变且各因素之间关系错综复杂 ,而目前大坝普遍存在事故隐患以及对其安全所使用的监控方法的落后和效果的不良 ,笔者针对上述原因 ,给出了一种新的应用模糊理论的算法 ,将传统的模糊控制理论用神经网络优化... 大坝的安全运行状态影响因素多变且各因素之间关系错综复杂 ,而目前大坝普遍存在事故隐患以及对其安全所使用的监控方法的落后和效果的不良 ,笔者针对上述原因 ,给出了一种新的应用模糊理论的算法 ,将传统的模糊控制理论用神经网络优化后 ,能更加方便地应用于非线性系统建模 ,利用给出的新的学习规则 ,可以用竞争学习为训练样本的输入空间进行聚类 ,然后为其确定区域划分边界。将该法运用于水坝的安全管理上 ,将得到的训练网络用实际的历史记录数据验证。结果表明差距很小 ,证明了该方法的正确性 ,将其应用于大坝的安全监控和事故预测方面将会有很好的发展前景。 展开更多

关键词 非线性系统建模 模糊控制 学习规则 数据验证 聚类 训练样本 历史记录 大坝安全 水坝 安全监控

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基于扰动补偿的连续搅拌釜式反应器自适应积分滑模控制

17

作者 王素珍 刘建锋 +2 位作者 孙国法 代明星 靳奉祥 《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第3期258-264,共7页

针对化工工程中连续搅拌釜式反应器难以稳定控制的问题,提出一种基于自适应积分滑模控制的方法;根据连续搅拌釜式反应器系统结构建立的被控系统模型分别设计有限时间状态观测器和扰动观测器,通过观测器的估计结果对未知扰动信号进行补偿... 针对化工工程中连续搅拌釜式反应器难以稳定控制的问题,提出一种基于自适应积分滑模控制的方法;根据连续搅拌釜式反应器系统结构建立的被控系统模型分别设计有限时间状态观测器和扰动观测器,通过观测器的估计结果对未知扰动信号进行补偿;基于系统的跟踪误差,引入积分滑模面,设计自适应变比例增益趋近律来消除系统抖振;利用Lyapunov函数证明控制系统的稳定性。仿真结果表明,该控制方法具有良好的抗干扰性能,能够实现对连续搅拌釜式反应器系统的稳定控制。 展开更多

关键词 非线性系统建模 状态观测 自适应积分滑模控制 连续搅拌釜式反应器 扰动观测

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支持向量机在油田产量预测中的应用 被引量：14

18

作者 李卓 刘斌 刘铁男 《大庆石油学院学报》 CAS 北大核心 2005年第5期96-97,100,共3页

提出了一种基于支持向量机算法的油田系统建模理论,并且应用原—对偶算法来解决支持向量机中的二次规划问题.将支持向量机应用于预测油井产油量,预测实例表明,最大泛化相对误差为5.611%,预测值很接近油井的实际产量;与其它预测方法相比... 提出了一种基于支持向量机算法的油田系统建模理论,并且应用原—对偶算法来解决支持向量机中的二次规划问题.将支持向量机应用于预测油井产油量,预测实例表明,最大泛化相对误差为5.611%,预测值很接近油井的实际产量;与其它预测方法相比,该预测模型具有较高的预测精度. 展开更多

关键词 支持向量机 原-对偶算法 非线性系统建模 油田产量预测

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基于递推预报误差算法的前馈神经网络的设计

19

作者 穆玲玲 王桂萍 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第19期130-132,共3页

该文介绍了一种基于递推预报误差算法的前馈神经网络的实现方法。将该网络应用于非线性系统模型的仿真试验中取得了良好的效果。文中给出了试验的结果,并对该网络的应用进行了讨论。

关键词 递推预报误差算法 前馈神经网络 非线性系统建模

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基于神经元特性的径向基函数神经网络自组织设计方法 被引量：16

20

作者 贾丽杰 李文静 乔俊飞 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期2618-2626,共9页

针对径向基神经函数(RBF)网络隐层结构难以确定的问题,本文介绍了一种基于神经元特性的RBF神经网络自组织设计方法,该方法将神经元的激活活性、显著性、相关性相结合设计RBF(ASC–RBF)神经网络.首先利用神经元的激活活性,实现隐含层神... 针对径向基神经函数(RBF)网络隐层结构难以确定的问题,本文介绍了一种基于神经元特性的RBF神经网络自组织设计方法,该方法将神经元的激活活性、显著性、相关性相结合设计RBF(ASC–RBF)神经网络.首先利用神经元的激活活性,实现隐含层神经元的自适应增加,结合神经元的显著性以及神经元之间的相关性,实现神经元的自适应替换和合并,完成网络自组织设计并提高网络的紧凑性,然后利用二阶梯度算法对网络参数进行修正学习,保证了RBF网络的精度;另外,针对网络结构自组织机制给出了稳定性分析;最后通过两个基准非线性系统建模仿真实验以及实际污水处理过程水质参数预测实验验证,证明该算法的有效性.对比实验结果表明, ASC–RBF神经网络与现有的自组织网络相比,在保证泛化性能的同时,该网络的训练速度更快,而且有更紧凑的网络结构. 展开更多

关键词 径向基函数神经网络 自组织 结构设计 二阶算法 非线性系统建模

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