一类干扰有界约束非线性系统的鲁棒模型预测控制 被引量：5

1

作者 秦伟伟 马建军 +1 位作者 刘刚 郑志强 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期709-714,共6页

针对一类干扰有界约束非线性系统设计了基于控制不变集切换策略的鲁棒模型预测控制算法.针对非线性系统线性化之后的结果,给出了平衡点的非线性标称系统控制不变集的计算方法.然后在考虑线性化误差和加性有界干扰影响的基础上,构造了平... 针对一类干扰有界约束非线性系统设计了基于控制不变集切换策略的鲁棒模型预测控制算法.针对非线性系统线性化之后的结果,给出了平衡点的非线性标称系统控制不变集的计算方法.然后在考虑线性化误差和加性有界干扰影响的基础上,构造了平衡点附近最小鲁棒正不变集.结合不变集切换策略和Tube不变集控制方法,提出了干扰有界约束非线性系统的不变集切换策略.最后将该算法应用到一类典型的非线性化工过程连续搅拌反应釜(CSTR)中,仿真结果验证了算法的有效性. 展开更多

关键词 干扰有界约束非线性系统 鲁棒模型预测控制 不变集 连续搅拌反应釜

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基于多Agent系统的计算机生成兵力建模研究 被引量：4

2

作者 陈坚 廖守亿 邓方林 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第10期1924-1928,共5页

在计算机生成兵力(computer generated forces,CGF)的研究中,引入了多Agent系统(multi-agentsystems,MAS)理论,并以面向对象Petri网(object-oriented Petri nets,OPN)为基础,建立了一种通用的适合CGF的MAS形式化模型ArmyMAS。ArmyMAS描... 在计算机生成兵力(computer generated forces,CGF)的研究中,引入了多Agent系统(multi-agentsystems,MAS)理论,并以面向对象Petri网(object-oriented Petri nets,OPN)为基础,建立了一种通用的适合CGF的MAS形式化模型ArmyMAS。ArmyMAS描述了作战实体Agent、管理Agent和配置等三个单元,形象地刻画了CGF的结构与行为特性,同时可以利用Petri网的相关分析方法和工具对模型进行分析和验证。最后利用Ar-myMAS对弹道导弹攻防对抗CGF系统进行建模和分析,验证了该模型的有效性。 展开更多

关键词 计算机生成兵力 多AGENT系统 PETRI网 建模 分析

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状态时间序列预测的贝叶斯最小二乘支持向量机方法 被引量：12

3

作者 张弦 王宏力 +1 位作者 张金生 孙渊 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第10期42-46,共5页

为实现对电子系统状态时间序列的有效预测,提出一种基于贝叶斯证据框架的最小二乘支持向量机在线预测方法.该方法以逐次增加最新状态数据并剔除最旧状态数据的方式更新最小二乘支持向量机预测模型,利用分块矩阵求逆运算简化了新旧状态... 为实现对电子系统状态时间序列的有效预测,提出一种基于贝叶斯证据框架的最小二乘支持向量机在线预测方法.该方法以逐次增加最新状态数据并剔除最旧状态数据的方式更新最小二乘支持向量机预测模型,利用分块矩阵求逆运算简化了新旧状态数据交替增减所带来的预测模型重训问题,通过贝叶斯证据框架实现预测模型超参数的在线动态优化.应用于雷达发射机中高压电源与多注速调管的状态时间序列预测实例表明,该方法的预测精度与计算效率比自适应灰色模型方法分别高9.52%与73.26%,具有预测精度高、预测稳定性高与计算效率高的优点,适用于电子系统在线状态时间序列预测. 展开更多

关键词 最小二乘支持向量机 贝叶斯证据框架 电子系统 雷达发射机 状态时间序列预测

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局域极端学习机及其在状态在线监测中的应用 被引量：12

4

作者 张弦 王宏力 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期236-240,共5页

针对训练样本贯序输入时的极端学习机(ELM)训练问题,提出一种可实现在线训练的局域极端学习机(LELM).LELM以逐次增样训练与减样训练的方式实现在线训练,从而有效保持了简约的模型结构,同时利用分块矩阵求逆引理有效减小了多次模型训练... 针对训练样本贯序输入时的极端学习机(ELM)训练问题,提出一种可实现在线训练的局域极端学习机(LELM).LELM以逐次增样训练与减样训练的方式实现在线训练,从而有效保持了简约的模型结构,同时利用分块矩阵求逆引理有效减小了多次模型训练的计算代价.混沌时间序列在线预测仿真表明,LELM的在线训练时间远小于ELM,且预测精度更高.基于时间序列预测的雷达发射机状态在线监测实例表明,相比于利用粒子群优化的自适应灰色模型方法,LELM具有更高的计算效率与预测精度,适用于电子系统状态在线监测. 展开更多

关键词 极端学习机 在线训练 电子系统 时间序列预测 状态监测

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利用粒子群优化的小波简化交叉验证消噪 被引量：13

5

作者 张弦 王宏力 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期1184-1189,共6页

阈值是小波阈值消噪方法中决定消噪结果的关键因素。针对被高斯噪声污染的信号消噪问题,提出一种用于估计最优阈值的简化交叉验证方法。该方法利用信号奇偶划分后,奇序列与偶序列间的相似性减少了交叉验证方法的计算代价,并结合粒子群... 阈值是小波阈值消噪方法中决定消噪结果的关键因素。针对被高斯噪声污染的信号消噪问题,提出一种用于估计最优阈值的简化交叉验证方法。该方法利用信号奇偶划分后,奇序列与偶序列间的相似性减少了交叉验证方法的计算代价,并结合粒子群优化实现最优阈值的进化搜索。模拟信号消噪分析与转子故障信号消噪实例表明,该算法显著提高了交叉验证方法的计算效率,且消噪性能与交叉验证方法相近。 展开更多

关键词 信号消噪 交叉验证 粒子群优化 转子 故障诊断

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基于小波分析与LSSVM的陀螺仪随机漂移建模 被引量：4

6

作者 秦伟伟 郑志强 +1 位作者 刘刚 汪立新 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 2008年第6期721-724,729,共5页

为了提高陀螺仪的使用精度,以陀螺仪随机漂移时间序列为研究对象,建立了基于小波分析和最小二乘支持向量机(LSSVM)的陀螺仪随机漂移模型。陀螺仪作为高精度敏感器件,其随机漂移信号具有非线性、弱平稳性等特点,难以补偿。为了提高补偿精... 为了提高陀螺仪的使用精度,以陀螺仪随机漂移时间序列为研究对象,建立了基于小波分析和最小二乘支持向量机(LSSVM)的陀螺仪随机漂移模型。陀螺仪作为高精度敏感器件,其随机漂移信号具有非线性、弱平稳性等特点,难以补偿。为了提高补偿精度,这里采用小波分析对陀螺仪随机漂移信号进行多尺度分解,利用最小二乘支持向量机方法对重构后的近似序列和细节序列建立非线性子模型,最后将各子模型输出融合作为组合模型输出。最后将该算法用于动调陀螺仪的随机漂移建模,实验结果表明基于该组合算法的非线性模型能够有效地反映陀螺仪的随机漂移特性,建模效果明显优于直接采用LSSVM和ANN建立的模型。 展开更多

关键词 小波分析 LSSVM 陀螺仪 随机漂移建模

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基于最优分解尺度的静态提升小波去噪方法 被引量：5

7

作者 张弦 王宏力 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期501-508,共8页

阈值函数选择和分解尺度确定是基于阈值的小波域非线性滤波的两个关键步骤。针对加性白噪声的情况,通过研究小波阈值去噪原理,得出了重构信号信噪比随分解尺度的单增变化规律,构造了用于指示最优分解尺度的目标函数;在分析白噪声小波系... 阈值函数选择和分解尺度确定是基于阈值的小波域非线性滤波的两个关键步骤。针对加性白噪声的情况,通过研究小波阈值去噪原理,得出了重构信号信噪比随分解尺度的单增变化规律,构造了用于指示最优分解尺度的目标函数;在分析白噪声小波系数高斯分布特性的基础上,提出了一种基于概率理论的阈值函数,通过极小化广义阈值估计偏差函数,得到了该阈值函数中参数的最优分布区间。仿真结果表明,构造的目标函数能够准确指示信号分解的最优尺度,广泛适用于硬阈值类函数;新阈值函数与另外两种改进型阈值函数相比,在信噪比意义下表现出一定的优越性。 展开更多

关键词 静态提升小波变换 sym4小波 阈值去噪 阈值函数 分解尺度 概率理论

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利用神经元拓展正则极端学习机预测时间序列 被引量：2

8

作者 张弦 王宏力 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第12期1510-1514,共5页

为实现对于时间序列预测数据的准确预测,提出一种神经元拓展正则极端学习机(NERELM,Neuron-Expanding Regularized Extreme Learning Machine),并研究了其在时间序列预测中的应用.NERELM根据结构风险最小化原理权衡经验风险与结构风险,... 为实现对于时间序列预测数据的准确预测,提出一种神经元拓展正则极端学习机(NERELM,Neuron-Expanding Regularized Extreme Learning Machine),并研究了其在时间序列预测中的应用.NERELM根据结构风险最小化原理权衡经验风险与结构风险,以逐次拓展隐层神经元的方式自动确定最佳的网络结构,以避免传统神经网络训练过程中需人为确定网络结构的弊端.应用于时间序列的仿真结果表明:NERELM可有效实现对于RELM最佳网络结构的自动确定,具有预测精度高与计算速度快的优点. 展开更多

关键词 神经网络 极端学习机 正则极端学习机 时间序列预测

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高精度时变参数模型谱估计及应用 被引量：1

9

作者 邓卫强 王跃钢 杨颖涛 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第12期224-225,229,共3页

现有时变自回归(TVAR)模型参数谱估计容易导致谱峰漂移。针对该问题,提出一种基于组合目标函数和遗传算法的TVAR参数估计方法,并将之应用于飞行器结构响应序列的建模及谱估计。通过U-C算法获得TVAR模型参数的初始估计;依据现代谱估计理... 现有时变自回归(TVAR)模型参数谱估计容易导致谱峰漂移。针对该问题,提出一种基于组合目标函数和遗传算法的TVAR参数估计方法,并将之应用于飞行器结构响应序列的建模及谱估计。通过U-C算法获得TVAR模型参数的初始估计;依据现代谱估计理论结合连续函数极值存在的必要条件,推导模型参数的频域约束条件并构造组合目标函数;采用遗传算法对模型参数初始估计值进行优化。应用结果证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 时变自回归模型 U—C算法 组合目标函数 遗传算法

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基于多面体不变集的变终端约束集RMPC 被引量：1

10

作者 秦伟伟 马建军 +1 位作者 李鹏 郑志强 《控制工程》 CSCD 北大核心 2011年第6期855-857,930,共4页

针对一类状态和输入受约束的多胞不确定线性时变系统,提出了一种基于多面体不变集的变终端约束集鲁棒模型预测控制算法。首先采用基于状态反馈增益的多面体不变集计算方法,给出了一种新的控制不变集序列构造方法,然后以控制不变集序列... 针对一类状态和输入受约束的多胞不确定线性时变系统,提出了一种基于多面体不变集的变终端约束集鲁棒模型预测控制算法。首先采用基于状态反馈增益的多面体不变集计算方法,给出了一种新的控制不变集序列构造方法,然后以控制不变集序列的并集作为终端约束集,结合在线优化和增益切换,实施变终端约束集双模鲁棒预测控制。该算法不仅有效地扩大了终端约束集,而且采用离线方式计算不变集序列降低了在线运算量。最后仿真结果验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 多面体不变集 控制不变集 双模预测控制 变终端约束集

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基于WT与LSSVC的信号消噪方法及其在转子故障诊断中的应用 被引量：1

11

作者 张弦 王宏力 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第3期348-354,共7页

噪声是影响转子早期故障特征有效识别与准确提取的主要因素。针对转子故障信号的消噪问题,提出一种基于最小二乘支持向量分类器的小波消噪方法。该方法以信号与噪声在小波域内的统计特征为理论依据,通过构造最小二乘支持向量分类器,以... 噪声是影响转子早期故障特征有效识别与准确提取的主要因素。针对转子故障信号的消噪问题,提出一种基于最小二乘支持向量分类器的小波消噪方法。该方法以信号与噪声在小波域内的统计特征为理论依据,通过构造最小二乘支持向量分类器,以分类方式实现小波域内的信号与噪声判别,并对信号与噪声小波系数采取衰减策略以弱化噪声污染。模拟信号消噪分析与转子故障信号消噪实例表明,该方法可有效抑制信号中的噪声干扰,在信噪比与均方误差意义下的消噪性能优于小波阈值消噪方法。 展开更多

关键词 小波变换 最小二乘支持向量分类器 信号消噪 转子故障诊断 特征提取

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基于TVARMA的飞行器结构响应序列参数谱估计

12

作者 邓卫强 王跃钢 +1 位作者 杨颖涛 郑文达 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第11期3097-3100,共4页

针对时变自回归滑动平均(TVARMA)模型参数谱估计容易出现谱峰漂移的问题,提出一种基于组合目标函数和遗传算法的TVARMA模型参数估计方法,并将之应用于飞行器结构响应序列的谱估计。首先,通过长自回归方法和增广最小二乘方法获得TVARMA... 针对时变自回归滑动平均(TVARMA)模型参数谱估计容易出现谱峰漂移的问题,提出一种基于组合目标函数和遗传算法的TVARMA模型参数估计方法,并将之应用于飞行器结构响应序列的谱估计。首先,通过长自回归方法和增广最小二乘方法获得TVARMA模型参数初始估计值;其次,依据连续函数极值条件推导模型参数的频域约束条件并结合罚函数方法构造组合目标函数;最后,采用遗传算法对模型参数进行优化获得使组合目标函数最小的参数值作为TVARMA模型参数的最优估计。应用结果表明:该方法可以克服谱峰漂移现象,提高模型在时域和时频域的建模精度。 展开更多

关键词 时变自回归滑动平均模型 增广最小二乘估计 组合目标函数 遗传算法 谱估计

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