简介：确定发动机涡轮前温度的途径有传感器测量和计算模型辨识两种。鉴于发动机安装空间、测量技术成熟度、测量成本等因素，采用了短期测温达1700℃的B型热电偶及高导前缘穿孔安装热电偶技术方案；模型辨识方法采用了高导流量连续、主燃烧室有效热值法迭代求解涡轮前温度。结果表明，整机状态下测试误差小于2%，并可进行定向修正；在部件试验获得较为准确的冷却空气系数、总压损失系数及温度场系数的基础上，涡轮前温度的辨识精度可达到1%以内。利用整机测试的方法进行模型辨识计算，对于涡轮前温度的控制具有重要意义。

简介：在原有研究的基础上,针对实验数据观测点疏密分布均匀或不均匀的工程实际情况,分别运用全局准则和局部准则,研究最小概率DWO非线性辨识方法中的带宽选择关键问题,提出了校正AIC准则和LCV准则两种不同的带宽选择方法,并将这些方法应用于四频差动激光陀螺的温度误差模型辨识中,比较和验证了这些方法的正确性和适应性。研究结果表明：①对于＂分布均匀＂的情况,宜采用校正AIC准则;②对于＂分布不均匀＂的情况,宜采用LCV准则;③形成了自动带宽选择算法。总之,这些方法为解决＂带宽选择＂问题提供了有效途径,从而进一步提高了最小概率DWO方法的工程应用价值。

简介：为减小温度对导航精度的影响，实现系统级的温度补偿，在实验中采用静态条件下的标定方法；基于激光陀螺捷联惯性系统的误差模型方程，用广义逆算法顺利分离求得陀螺各零偏及标度因数值；根据以往温度误差模型的结构特点，运用渐近辨识方法（ASYM）中的最终输出误差准则（FOE）对温度误差模型中非线性部分的阶次进行准确的计算，确定了合理的温度误差模型结构。为了解决用最小二乘法辨识模型结构的系数时，信息矩阵求逆容易溢出的问题，采用了自适应的岭估计算法确定陀螺零偏温度误差模型的系数，实现了系统级的温度误差建模。所得到的温度误差模型补偿效果比定阶前明显提高。

简介：通过一个计算机模型，使车内空调系统在设计上得以早期的适当设置，从而使内部的程序调试时间得以缩减

简介：由于导通及开关损耗小以及易于使用等优点，IGBT在电力电子系统中得到越来越广泛的应用。在设计电路之前，需要精确的器件模型及模型参数对电路进行仿真。本文提出一种基于实验测量、仿真及优化算法的IGBT模型参数辨识方法。以BUP302为例，给出了静态参数及动态参数的结果。在参数辨识的基础上，文中还提出了模型参数有效性验证的方法，最后给出了有效性验证结果。

简介：[摘要]本文利用显著性分析、多元线性回归模型及MATLAB、SPSS软件等多种方法对颜色读数和物质浓度的关系进行研究。首先利用 MATLAB和EXCEL对数据进行处理和分析，完成三种颜色辨识与物质浓度之间关系的讨论，通过图像分析与预测方式建立了显著性分析模型和多元线性回归模型，较好的解决了问题。

简介：研究了Hammerstein模型的辨识问题,并考虑了多输入多输出(MIMO)情况.提出一种混合神经网络辨识模型,该模型由一个多层前馈神经网络(MFNN)与一个线性神经网络(LNN)串联而成.给出了一个反向传播(BP)算法同步训练该混合神经网络的权值和阈值.仿真结果表明了该方法的有效性.

简介：摘要：电网规模随着我国经济的增长也随之出现不断扩大的态势，而且其结构也由简单变得复杂，所以这也就会使很多大型大网因此原因出现互联并引起低频振荡等问题，从而使电力设备或者电力系统出现损坏并影响正常的运行状态。所以，以确保电网安全运行为目标，本文基于深度学习算法对电力系统低频振荡进行了分析，以期可以证明深度学习算法在低频振荡模式中的辨识有效性。

简介：由于岩土流变本构模型的结构一般较为复杂,其中含有大量的待定参数,而Origin软件具有强大的非线性数据分析和自定义函数拟合的功能,应用Origin软件采用阻尼最小二乘法对常应力条件下多参数流变模型进行了参数辨识,实例表明这种方法能够方便、快捷地确定流变模型中的各个参数,并且可以实时查看拟合曲线与试验数据的吻合程度,为后续的数值计算提供了合理可靠的流变参数。

简介：摘要：锂电池内部工作是一个复杂的化学反应，本课题对锂电池进行参数辨识和建立等效模型，在Thevenin模型基础上增加了一组代表电池极化反应过程的RC回路，该模型能够更好地表征锂电池在充放电过程中的动态性。二阶RC模型与其他等效模型相比能够更为精确的表征锂电池的动态响应特性，与高阶模型相比在精确度上没有明显差异，但辨识参数较少，运算量也较小，是该模型的优点。针对锂电池参数辨识，进行HPPC测试。根据辨识数据建立的模型，仿真结果与实验数据的误差小于6.2%，使其更逼近电池的物理特性为电池建模提供参考，说明模型有效且易用。

简介：大跨度空间结构具有杆件众多、高次超静定、温度效应复杂等特点,为研究日照下空间结构的温度效应大小,设计制作了等边三角形平板网架模型进行温度试验。以实测数据为依据,研究网架模型温度与应力的关系以及温度变化所产生的温度应力、变形大小。结果表明,日照下网架模型温度与温度应力相关性明显,网架下弦温度应力最大,最大轴向应力可达64.2MPa,最大弯曲应力可达15.85MPa;上弦温度应力最小,最大轴向应力只有18.8MPa;网架下弦靠近支座节点变形最大,最大值可达0.5mm。该研究可为空间结构非均匀温度场数值模拟方法的准确性验证提供标准、可靠的模型依据。

简介：为实现航空发动机飞行试验实时监控,分析整理了涡扇发动机实际飞行试验数据,并以三层前向人工神经网络为基础,通过引入输出层反馈至输入层,形成该涡扇发动机的NNARX模型。对包括高压转子转速在内的11个发动机关键参数变化模型进行研究,并在额外架次全程飞行试验数据上验证和讨论辨识模型的推广能力。结果表明,辨识模型样本点上最大相对误差在5%以内,辨识模型可以应用到该型发动机的试飞实时监控中,同时也可为后续建立涡扇发动机的全包线自适应实时监控模型提供参考。

简介：本文介绍了对机器人动力学模型进行系统辨识的几种方法,并对这些方法进行必要的评述.

简介：摘要将SHEL模型运用于某直升机电力巡线为主营业务的通用航空公司，运用目标推导法、要素推导法和事件推导法，将该通航公司五大系统细化为多个二级子系统及各流程，最终查找出各类危险源436个，其中飞行操作系统123个、机务维修系统162个、运行控制系统77个、直升机电力作业系统29个、地面保障系统45个，建立危险源库，并提出相应措施。

简介：摘要：以保证半导体激光器的安全稳定运行为目标，提出基于参数辨识的半导体激光器温度自动控制方法。通过分析温度对半导体激光器的影响及温度控制原理，设计半导体激光器温度控制系统，在该系统支持下利用半导体激光器温度控制数学模型描述其一阶纯滞后性，根据半导体激光器的热传递性获取半导体激光器的离散运行数据，建立半导体激光器参数辨识模型，确定其最佳预估量，并将其输入到PID中，利用遗传算法对PID参数进行实时调节，以满足半导体激光器温度变化量对PID参数的自整定需求，实现半导体激光器温度自动控制的目标。实验结果表明，该方法可实现半导体激光器温度的快速控制，能够快速达到预期温度，温度波动范围在0.02℃以内，温度控制后的半导体激光器发光光谱波形平稳，能够保证半导体激光器的安全稳定运行。

简介：提出了一种新的、基于遗传算法的非线性传感器逆模型建模方法.利用遗传算法建模,可以方便、准确地辨识未知非线性模型的系数.仿真实验表明该方法较传统方法,具有更好的灵活性与适应性,可以方便地实现在线修正模型系数,因此提高了传感器的测量精度.由于遗传算法可以实现模型系数空间的全局搜索,因此可以避免在模型系数训练过程中陷入局部极小点.

简介：对驾驶行为的危险状态进行动态辨识并提前预警是防止交通事故发生的重要手段。提出一种基于Kohonen神经网络和支持向量机（SVM）的驾驶行为险态动态辨识方法。基于国内外相关研究,选取油门、方向盘转角、刹车、离合、X轴速度、Y轴速度、X轴加速度、Y轴加速度、发动机转速作为驾驶行为状态指标。应用Kohonen神经网络对9个指标组成的向量进行非监督聚类。用聚类结果组成的时间序列表示驾驶员行为指标的动态变化特征并以此作为输入,通过训练SVM实现驾驶行为险态辨识,解决了高维指标数据监督聚类困难和险态识别的静态性问题。最后,采用驾驶模拟器进行试验设计,对方法的有效性进行验证。以8个危险场景作为诱发驾驶行为险态出现的刺激,10个被试共产生8400组识别序列,选取600组标识为险态的时间序列进行验证。结果表明：该模型的驾驶行为险态识别正确率为82.22%。不同被试的正确率差异控制在6%以下,表明此模型具备一定的泛化能力。

简介：随着社会经济的迅速发展，水库调度的地位和作用越来越突出，一个好的调度计划不仅能满足防洪、蓄水、灌溉、城市供水与发电等各方面的要求，而且能够优化调度入库洪水，从而减小枢纽泄水建筑物的规模，优化了船闸建筑物的布置，降低工程成本。所以采用先进科学的水库调度的优化模型和算法至关重要。同时水库优化调度也存在一定的风险，正是由于这些不确定性因素的存在，水库优化调度方案不可避免地存在一定的风险。通过对方案的风险因素进行辨识，采用概率分析的方法定量计算优化调度的风险，从风险分析的角度为优化调度的实施提供可靠依据。

简介：

简介：摘要：永磁同步直线电机(Permanent Magnet Synchronous Linear Motor, PMSLM)具有动态响应快、推力大、效率高等特点，在工业领域得到了广泛的应用。但由于PMSLM的定位力波动降低了系统的可靠性和控制精度，特别是在电机处于低速运行时，还会引起整个装置的共振，危害系统运行的稳定性。基于此，以下对基于传动模型重构的永磁同步直线电机机械参数辨识进行了探讨，以供参考。