基于LabVIEW的三阶系统辨识

以三阶电路为例,通过LabVIEW编程环境编制应用程序构成一实时辨识系统,在线完成系统模型的构建与分析,并对模型的正确性进行相应的验证.辨识的结果可为控制系统的算法研究、仿真及制定系统控制方案等提供相应的依据.     

基于小波和非线性含输入自回归模型的系统辨识算法

提出了一种结合小波理论和非线性含输入自回归(NARX)模型的系统辨识新算法．该算法利用小波函数有效的逼近能力避免了应用NARX模型系统辨识时确定模型结构的复杂过程，消除了通常小波网络辨识算法由于输入变量之间可能存在巨大差别而引入的严重失真，构成了一个通用、有效、不依赖于系统先验信息的非线性辨识框架．两则数据仿真表明，对于高度非线性系统，该算法可使系统估计的均方误差减少60％以上．     

基于RBF神经网络的自回归系统辨识模型

根据神经网络能以任意精度逼近任意非线性连续函数的特点,通过径向基函数神经网络构建非线性动态系统的辨识模型。针对该模型输入值超出径向基函数的映射区域时将导致系统辨识输出值为零的现象,提出了一种基于改进径向基函数结构的自回归系统辨识的方法,有效地消除了零现象。这使得自适应辨识模型在较大的输入向量下能够逼近实际系统的输出,从而提高了系统辨识的鲁棒性。该方法的可行性得到了仿真验证。     

基于倒谱的非因果自回归系统自适应辨识

为解决信号处理中非因果自回归（ＡＲ）系统的自适应辨识问题，本文提出了一种利用倒谱进行ＡＲ系统辨识的新方法。这一方法在倒谱域内把非因果ＡＲ系统辨识问题转化为非最小相位有限冲激响应（ＦＩＲ）系统辨识问题，因此可以利用现有的基于倒谱的ＦＩＲ系统辨识算法构造非因果ＡＲ系统辨识算法，从而实现了非因果ＡＲ系统的自适应参数辨识，并解决了以往文献中未曾解决的非因果ＡＲ系统阶次自适应确定问题。另外，本算法可以保证估计出的ＡＲ模型是稳定的。数值仿真结果证明了本算法具有很高的估计精度。     

造气炉焦炭落料系统的技术改造

以山西三维集团股份有限公司造气炉焦炭落料系统为例,简述了焦炭落料系统技术改造的方案及效益。     

CARMA模型离线最小二乘迭代辨识方法

基于迭代最小二乘原理,提出了辨识CARMA模型和输出误差模型参数的最小迭代算法。两个最小二乘迭代算法分别比递推增广最小二乘算法和辅助模型递推算法具有更高的参数精度和具有很快的收敛速度。最小二乘迭代辨识的基本思想是:采用交互估计理论和递阶辨识原理,在每步迭代计算中,参数估计依赖于噪声估计,反过来噪声估计通过前一次迭代的参数估计计算,二者执行了一个递阶计算过程。最后用仿真例子验证了提出的算法。     

基于系统辨识方法求解船舶非线性运动响应

为研究船舶在高海况下的非线性运动特性,基于水池不规则波中的模型试验数据,采用系统辨识的方法模拟船舶在高海况下的非线性运动响应.采用非线性NARMAX模型确定此非线性运动系统.采用谐波探测法计算了该系统的一阶和二阶频率响应,并与传统交叉谱方法进行了比较.结果表明,该方法可有效计算出高海况下舰船的非线性运动频率响应.     

基于支持向量机的非线性系统辨识方法

支持向量机是一种基于结构风险最小化原理的新一代机器学习方法,在分类和回归估计方面已显示出了很好的应用前景.本文在简要介绍支持向量回归新方法的基础上,给出用于非线性系统进行辨识的支持向量机模型和多输入支持向量机的核函数构造方法,并将支持向量机与神经网络的非线性系统辨识效果进行了比较分析.实验结果表明,支持向量机具有比神经网络更强的非线性系统辨识能力和更好的泛化能力.     

基于神经网络的系统辨识

本文介绍了一种由系统的输入和输出建立系统预测模型的方法——基于神经网络的辨识。并给出了网络的递推公式,并举例。仿真结果表明,辨识的精度可人为确定。该方法适用于复杂的控制问题或要求控制精度较高的控制问题,如原油含水控制及井下压力的控制等方面。     

基于LabVIEW的炉温PID控制改进算法

虚拟仪器在数据采集方面优势明显,而在控制方面较弱,PID控制包作为NI公司开发的工具包给工程技术人员提供了很大的便利。但实际应用中对炉温控制效果不理想,本文用labVIEW图形化编程对炉温PID控制进行了控制系统算法的改进,经投运效果改善明显。     

基于ARM的智能温控系统设计

针对电阻炉温度控制纯滞后、大惯性环节控制的特点,传统的PID控制可以获得较好的稳态响应特性,但控制上会造成较大的系统超调,无法满足控制精度.应用参考模型自适应方法设计控制器,分析并给出了系统的数学模型,用超稳定理论设计了参考模犁自适应PID控制系统,并给出白适应率.以ARM单片机为核心,设计并分析了电阻炉智能温度控制系统硬件电路,由K型热电偶和数字转换芯片MAX6675组成温度检测电路,采用固态继电器来作为温控元件,利用开关特性来控制电路的断开和接通炉温控制主电路.实验结果表明该控制系统超调量小,跟踪速度快,可靠性高,结构紧凑、工作稳定.     

基于模糊控制和专家系统的原油加热炉温度控制器

结合生产实际，在原油加热炉温度控制中将模糊控制和专家系统有机地结合起来，并对控制变量的模糊化和反模糊化采用了较新的曲线拟合方法，使得信息量的丢失降低到最小程度，大大提高了系统的控制精度、稳定性和鲁棒性，探索了控制领域的新视野。     

基于以太网的PID神经网络控制系统

介绍基于以太网的PID神经网络控制系统的构建及实时控制过程．该系统具有易于实现、成本低、兼容性好等特点,有利于对分布式设备进行实时控制．控制结果表明．该系统对于大滞后、非线性对象取得较好的控制效果．     

基于参数自调整的真空烧结炉温度模糊控制系统

采用了一种参数自调整的模糊控制策略，对真空烧结炉的温度进行控制。实践证明，各项指标均优于一般的模糊控制方式，取得了令人满意的控制效果。     

基于LabVIEW的炉温PID控制改进算法

虚拟仪器在数据采集方面优势明显,而在控制方面较弱,PID控制包作为NI公司开发的工具包给工程技术人员提供了很大的便利.但实际应用中对炉温控制效果不理想,本文用labVIEW图形化编程对炉温PID控制进行了控制系统算法的改进,经投运效果改善明显.     

模糊神经网络在电阻炉温度控制系统中应用

针对电阻炉具有时变,分布参数的非线性特性,将模糊神经网络控制应用于电阻炉温度控制系统.该控制器自适应能力强,利用系统偏差和神经网络辨识模型的输出对模糊神经网络控制器的参数通过一种改进的BP算法进行在线调节,达到对电阻炉温度的实时控制.仿真结果表明模糊神经网络控制器具有良好的控制效果,优于一般PID控制.     

非多孔珍珠岩电膨胀炉温控系统设计

给晨多孔珍珠岩电膨胀炉温控系统的设计方案。该控制系统主要由加热部分、温度检测部分、温度数学显示与设定部分以及电源和控制电路组成,能对电炉的炉温进行测量、显示、恒湿控制及越界报警。实践证明该方案具有高温下温控精度高、操作简单等优点。     

一类工业炉温度系统的模糊控制

针对工业炉温度系统存在的混沌现象,借助模糊控制技术,克服了用传统PID难于控制的炉温混沌现象;系统的仿真与实际运行效果表明:模糊控制是克服混沌现象的一种有效方法。     

基于PID控制的电阻加热炉温控系统

在实际生产现场中,由于受到参数整定方法烦杂的困扰,常规PID控制器参数往往整定不良、性能欠佳,对运行工况的适应性很差,采用自校正PID控制技术,可以适应复杂的工况和高指标的控制要求。自校正PID控制器的参数校正原则是,通过PID参数的选取,使系统成为具有期望的闭环特征方程。采用极点配置,寻求一个反馈控制律,使得闭环传递函数的极点位于希望的位置。