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基于准ARX模型和SVR算法的非线性系统切换控制 被引量：2
1
作者 王兰 董宜平 曹进德 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2022年第11期1281-1287,共7页
该文基于改进的含有外部输入项的准线性自回归(准ARX)径向基函数(RBF)网络模型和支持向量回归(SVR)算法,提出了一种非线性切换控制方法.改进的准ARX模型非线性部分采用RBF网络.控制系统设计过程分为三个部分:首先,利用聚类方法确定模型... 该文基于改进的含有外部输入项的准线性自回归(准ARX)径向基函数(RBF)网络模型和支持向量回归(SVR)算法,提出了一种非线性切换控制方法.改进的准ARX模型非线性部分采用RBF网络.控制系统设计过程分为三个部分:首先,利用聚类方法确定模型的非线性参数;然后,采用线性SVR算法来解决控制系统的鲁棒性问题;接下来,基于控制误差给出切换判定函数,确定切换律给出控制序列.最后通过数值仿真验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 准arx模型 稳定性 支持向量回归 非线性切换控制
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基于线性函数型权重的RBF-ARX模型的磁悬浮球系统预测控制 被引量：5
2
作者 覃业梅 彭辉 阮文杰 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期2676-2684,共9页
为了充分描述磁悬浮球系统具有非线性、开环不稳定性及响应快速性等特性,建立一个带线性函数权重的RBF-ARX(linear functional weight RBF networks-based ARX model,LFWRBF-ARX)模型。与一般的RBF-ARX模型不同之处在于,它引入1个与工... 为了充分描述磁悬浮球系统具有非线性、开环不稳定性及响应快速性等特性,建立一个带线性函数权重的RBF-ARX(linear functional weight RBF networks-based ARX model,LFWRBF-ARX)模型。与一般的RBF-ARX模型不同之处在于,它引入1个与工作点状态相关的局部线性结构作为RBF网络输出层的权值。该模型随系统工作点的变化而变化,固定工作点时为局部线性ARX模型,当工作点变化时为全局非线性ARX模型。根据该模型的结构特点,采用结构化非线性参数优化方法(structured nonlinear parameter optimization method,SNPOM)来辨识模型的结构及线性、非线性参数。然后,以辨识的模型为基础,根据模型的局部线性及全局非线性特征设计预测控制器。仿真结果表明:以该建模方法建立的模型能很好地局部和全局描述磁悬浮球系统的动态特性,并能实现小球的稳定悬浮控制,比以一般ARX模型、RBF-ARX模型为基础的控制效果更好。 展开更多
关键词 非线性arx模型(narx) 线性函数权重RBF-arx模型(LFWRBF-arx) SNPOM(structured nonlinearparameter optimization method) 非线性预测控制 磁悬浮球
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基于NARX神经网络航空发动机参数动态辨识模型 被引量：16
3
作者 耿宏 任道先 杜鹏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第12期241-248,共8页
针对航空发动机参数非线性动态特性,提出一种基于外部输入非线性自回归(NARX)神经网络的发动机参数动态辨识模型。主要思路是根据NARX网络的非线性时序预测特性,结合发动机参数的稳态和动态参数,提出一种基于偏稳态差值预测的NARX参数... 针对航空发动机参数非线性动态特性,提出一种基于外部输入非线性自回归(NARX)神经网络的发动机参数动态辨识模型。主要思路是根据NARX网络的非线性时序预测特性,结合发动机参数的稳态和动态参数,提出一种基于偏稳态差值预测的NARX参数动态模型结构。设计了SP-P辨识结构,整定了模型内部结构参数并建立N1(低压转子转速)、N2(高压转子转速)、EGT(涡轮后排气温度)参数非线性差分预测模型。最后依据某发动机试车样本,对推杆加减速时N1、N2、EGT动态辨模型进行仿真。仿真结果表明,N2相对误差小于0.2%,N1相对误差小于0.3%,EGT相对误差小于1℃,满足发动机试车仿真需要。最后,将所建模型应用于某A320机务维修训练器的发动机仿真系统。 展开更多
关键词 航空发动机 动态模型 非线性系统辨识 narx网络
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光伏并网逆变器NARX模型的系统辨识 被引量：9
4
作者 郑伟 熊小伏 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期2440-2445,共6页
提出了一种逆变器辨识建模方法,将单相光伏并网逆变器视为黑箱,无需逆变器内部电路、开关拓扑结构和参数及其控制系统的类型和逻辑关系,仅需采集逆变器输入输出两侧的外部数据,利用NARX模型辨识非线性系统,即可得到逆变器较准确的数学... 提出了一种逆变器辨识建模方法,将单相光伏并网逆变器视为黑箱,无需逆变器内部电路、开关拓扑结构和参数及其控制系统的类型和逻辑关系,仅需采集逆变器输入输出两侧的外部数据,利用NARX模型辨识非线性系统,即可得到逆变器较准确的数学模型。采用该方法在7.68 kW光伏并网发电系统中进行了实验,验证了其正确性和有效性。 展开更多
关键词 逆变器 光伏系统 黑箱 非线性系统辨识 narx模型
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发动机怠速控制NARX模型及辨识 被引量：3
5
作者 邢建国 许沧粟 孙优贤 《内燃机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第1期69-71,74,共4页
本文采用一类非线性自回归模型(NARX),描述怠速过程中怠速供油量、点火提前角与曲轴转速之间的关系。并结合一种逐步寻优的辨识算法,对一台改装的125发动机怠速试验数据进行处理,实测转速与模型预测输出基本吻合。
关键词 怠速控制 非线性自回归模型 辨识 发动机 narx模型 供油量 提前角 转速
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可重构功放的新颖NARX神经网络逆向建模研究 被引量：1
6
作者 南敬昌 臧净 +1 位作者 高明明 胡婷婷 《微波学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期51-56,共6页
针对使用CAD软件设计射频微波电路繁琐且耗时长等缺点,提出一种新颖的带外部输入的非线性自回归(NARX)神经网络逆向建模方法。此方法采用具有激励函数的NARX神经网络(DAFNN)为模型以提高网络的泛化能力,利用支持向量机(SVM)替代模型的... 针对使用CAD软件设计射频微波电路繁琐且耗时长等缺点,提出一种新颖的带外部输入的非线性自回归(NARX)神经网络逆向建模方法。此方法采用具有激励函数的NARX神经网络(DAFNN)为模型以提高网络的泛化能力,利用支持向量机(SVM)替代模型的前馈部分完成数据分类,解决设计中的多解问题。然后应用于可以覆盖多个频段的可重构功率放大器中,实验表明,该方法在精度方面分别优于直接逆向建模方法和自适应η逆向建模方法99.86%和81.32%,计算速度方面优于直接逆向建模方法31.72%,可以降低射频微波可重构功率放大器的设计复杂度、缩短其设计时间。 展开更多
关键词 带外部输入的非线性自回归(narx)神经网络 逆向建模 DAFNN神经元模型 支持向量机 可重构功率放大器
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关口电能表测量误差的非线性建模 被引量：7
7
作者 龚振龙 唐亮 +4 位作者 马一峰 梁晓伟 司浩天 王凯 张占胜 《电子测量技术》 2020年第17期74-79,共6页
为了明确电网参数与关口电能表测量误差之间的量化关系,准确预测关口电能表的动态测量误差,提出了一种基于非线性自回归外生输入(NARX)模型对关口电能表测量误差与相关电网参数进行非线性建模方法。首先对NARX预测模型进行阐述,以明确... 为了明确电网参数与关口电能表测量误差之间的量化关系,准确预测关口电能表的动态测量误差,提出了一种基于非线性自回归外生输入(NARX)模型对关口电能表测量误差与相关电网参数进行非线性建模方法。首先对NARX预测模型进行阐述,以明确非线性模型的基本结构;然后提出测量误差建模的流程;最后通过测试找出影响测量误差的主要电网参数以及模型的最优结构。实验表明,通过该方法所确定的模型能够对电能表的动态测量误差的准确预测。研究结果对提高关口电能表检定效率和识别关口电能表故障具有积极意义。 展开更多
关键词 电能计量 预测模型 非线性估计 narx模型
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机敏约束层阻尼结构动态模型辨识
8
作者 邓兆祥 刘会杰 +1 位作者 曹友强 鲜晓军 《压电与声光》 CSCD 北大核心 2012年第6期923-927,共5页
针对机敏约束层阻尼(SCLD)非线性系统的动力学建模问题,系统辨识是一种简便有效的方法。该文以NARX网络表征待辨识模型,并采用串并联与并联相结合的方法训练网络,根据实验数据辨识出非线性系统的动力学模型。通过对SCLD薄板结构外扰通... 针对机敏约束层阻尼(SCLD)非线性系统的动力学建模问题,系统辨识是一种简便有效的方法。该文以NARX网络表征待辨识模型,并采用串并联与并联相结合的方法训练网络,根据实验数据辨识出非线性系统的动力学模型。通过对SCLD薄板结构外扰通道和控制通道的建模研究,证明了NARX网络良好的辨识性能及该文研究方法的正确性。为进一步验证该文建模方法的有效性和可行性,将NARX网络用于SCLD复杂车厢结构的动态模型辨识,并取得了较满意的效果。 展开更多
关键词 机敏约束层阻尼结构 压电陶瓷 narx网络 模型辨识 非线性系统
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考虑温度及老化的储能用锂离子电池组荷电状态估算算法
9
作者 姬鹏 吕泽旭 《电工技术学报》 北大核心 2025年第17期5667-5682,共16页
为提高储能用锂离子电池组在不同环境温度及电池老化状态下的荷电状态(SOC)估算精度,提出一种考虑温度及老化的储能用锂离子电池组SOC估算算法。利用带外源性输入的非线性自回归模型(NARX)神经网络来代替传统二阶RC等效电路模型中的RC回... 为提高储能用锂离子电池组在不同环境温度及电池老化状态下的荷电状态(SOC)估算精度,提出一种考虑温度及老化的储能用锂离子电池组SOC估算算法。利用带外源性输入的非线性自回归模型(NARX)神经网络来代替传统二阶RC等效电路模型中的RC回路,根据不同温度、不同老化状态下的实验数据对模型进行训练,进而建立考虑温度和老化影响的电池模型。为解决电池组SOC估算问题,电池组模型选择均值差异模型,通过自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法分别计算均值及差异模型SOC,并通过模糊控制计算SOC融合权值,实现电池组SOC融合及估算。最后搭建硬件在环仿真平台,在不同工况下将所提算法与扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行对比,结果表明所提算法估算精确度更高、鲁棒性更好。 展开更多
关键词 电池组荷电状态(SOC)估算 带外源性输入的非线性自回归模型(narx)神经网络 均值差异模型 自适应无迹卡尔曼(AUKF) 模糊控制
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基于预测模型的发电厂异常数据辨识方法 被引量：6
10
作者 高骞 张浩天 汤奕 《电力工程技术》 2020年第4期164-170,共7页
发电统计数据是我国实施电力监管的重要依据,其中的发电厂用电率作为反映电厂生产效能、论证节能降耗情况的关键指标,验证其上报数据的真实性和准确性十分重要。为此,提出一种基于预测模型的发电厂异常数据辨识方法。该方法首先利用Adab... 发电统计数据是我国实施电力监管的重要依据,其中的发电厂用电率作为反映电厂生产效能、论证节能降耗情况的关键指标,验证其上报数据的真实性和准确性十分重要。为此,提出一种基于预测模型的发电厂异常数据辨识方法。该方法首先利用Adaboost改进非线性有源自回归模型(NARX)神经网络构建发电厂用电率预测模型,通过不断引入上报值以动态的方式对当前时刻发电厂用电率进行预测。当发电厂用电率时间序列出现突变时,残差时间序列会出现明显的增大或减小,进而利用孤立森林算法得到各残差向量组的异常分值从而辨识出异常点。最后,利用该方法对注入了虚假数据的实际发电数据进行辨识,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 发电厂用电率 异常数据 非线性有源自回归模型(narx)神经网络 ADABOOST算法
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