采用实心铁磁体的磁悬浮工作台的系统辨识

在超精密磁悬浮工作台中，作为衔铁被悬浮的工作台，如果可以不采用硅钢片而直接使用实心铁磁材料，则可以大大简化加工工艺，并提高工作台的刚度，但实心铁磁材料的电涡流效应对工作台性能的影响需要由实验加以确定。针对这一问题，对一个工作台采用电工纯铁的实际系统进行了研究。实验数据及系统辨识表明，由于电涡流效应，实际物理系统的特性与理论模型有明显的差异，如果不考虑这些差异，将很难获得令人满意的控制效果。另一方面，只要对系统实施辨识，并根据辨识的结果设计磁悬浮控制器，即使采用实心铁磁材料，仍可获得良好的控制性能。     

基于系统辨识和谐振峰聚焦快速测量Thiele-Small参数

讨论了扬声器单元低频参数的快速测量问题，提出了一种新的计算机测量方法，在系统辨识方法基础上利用一种频域上的聚焦搜索算法去除测量过程中不必要的冗余采样。实验表明该方法在测量速度和精度方面均取得令人满意的结果，适合于在线测量。     

抽水蓄能机组非线性模型参数辨识

为提高抽水蓄能机组调节系统非线性模型参数辨识的精度和速度,对改进的粒子群算法(IPPSO)进行了研究.通过反三角函数初始化,改进鸽群搜索算子更新粒子以及柯西公式变异粒子,综合改善算法的搜索性能.与遗传算法、万有引力搜索算法、标准粒子群算法的对比仿真实验表明,改进后的算法具有更快的收敛速度及更高的辨识精度,为抽水蓄能机组...     

采用增长的小波级数模型对连续非线性系统的稳定在线辨识

本文将增长的小波级数模型与Ｌｙａｐｕｎｏｖ综合方法相结合，提出了一种对连续非线性动态系统的在线辨识策略，增长模型的概念克服了事先确定模型结构所带来的欠模型或模型冗余问题，由Ｌｙａｐｕｎｏｙ综合方法导出的参数调整律保证了辨识策略的全局稳定性和模型参数的收敛性。     

磁悬浮轴承的非线性模型仿真研究

本文针对磁悬浮轴承的非线性建模，进行了控制系统的仿真研究。利用SIMPLORER仿真软件，建立了磁悬浮轴承的线性系统模型和非线性系统模型，分析了PID参数对系统稳定性的影响，对比了两种模型的PID参数的稳定范围。仿真验证了非线性模型参数更接近于实际系统参数。     

基于红外成像的小型化稳定平台参数辨识

针对红外成像的小型化稳定平台参数辨识的问题,对系统中非线性因素进行尽可能抑制,并在高速环境下对系统进行辨识.在辨识过程中,利用伪随机信号(Pseudo random binary signal,PRBS)作为调制的输入电压信号对系统激励,相应的系统输出响应为速度信号,并应用增广最小二乘方法辨识线性离散模型参数,最后通过参数化和非参数化两种方式,对辨识模型的精确度进行了验证.结果表明:辨识得到的用来衡量实际系统输出随输入变化的传函关系的参数模型,能够反映真实系统的动态特性,满足辨识精度要求.     

应用粒子群优化的非线性系统辨识

提出了一种应用粒子群优化的非线性系统辨识方法。首先将非线性系统的辨识问题转化为参数空间上的优化问题,然后利用粒子群优化算法对整个参数空间进行高效并行搜索以获得系统参数的最优估计。以Hammerstein模型的辨识为例说明了本方法的可行性。     

基于自适应Volterra滤波器的非线性系统辨识

为了识别非线性系统的参数,本文提出了一种基于自适应Volterra滤波器的非线性系统辨识方法。给出了自适应Volterra滤波器的LMS和RLS算法。数值仿真结果表明,该方法对于非线性定常和时变系统都有效。     

基于汽轮发电机组的调速系统参数辨识

文中以汽轮发电机组调速系统为研究对象,以参数辨识方法为切入点,提出了一种建立在进化策略基础之上的参数辨识方法。首先针对其基本的辨识步骤以及关键理论支持展开了分析,对汽轮发电机组的转速系统进行了测量设计,并结合实际案例,通过数据,验证了此种参数辨识方法在应用于汽轮发电机组调速系统参数辨识中的可行性与有效性。     

磁悬浮隔振装置的计算机仿真

利用Matlab对单自由度全状态度馈三阶磁悬浮隔振装置进行了计算机仿真，仿真结果表明在研发磁悬浮隔振装置时，除了要满足频域性能指标外，还必须充分注意自然响应分量对系统性能的影响。文中还简介了主导极点的选择问题。     

飞秒激光探测超快磁动力学的研究进展

飞秒激光抽运探测在超快磁动力学的研究中有十分广泛的应用.当前在超快磁动力学的研究中,根据抽运光对样品激发方式的不同,主要分为两类:(1)光激发下的磁动力学;(2)磁场激发下的磁动力学.介绍了这两种激发模式下的磁动力学的最新研究进展,并对未来的研究方向进行了展望.     

基于离散系统模型的系统辨识技术研究

系统传递函数是系统模型的数学形式,广泛地应用于自动控制领域。但由于通过数学建模的形式得到的系统传递函数多与实际情况不符,因此在多数工程中极少运用。通过已知输入信号与输出信号的采样结果,利用矩阵运算与系统辨识技术,客观地求出了系统真实的传递函数并利用Matlab仿真对其进行了验证。经过大量的实践,该技术现已成功应用于实际工程之中。     

Enhanced Microwave Absorption Performance from Magnetic Coupling of Magnetic Nanoparticles Suspended within Hierarchically Tubular Composite

The microwave absorption (MA) performance of carbon materials is severely hindered by their drawbacks of lacking magnetic loss ability and mismatched electromagnetic impedance. In this work, utilizing sustainable biomass kapok as a template, the hierarchically tubular C/Co nanoparticle composite is rationally constructed to acquire the enhanced MA performance for the first time. The fruit‐tree‐like hierarchical structure is composed from a “trunk” of kapok‐derived carbon microtubes, a “branch” of entangled carbon nanotubes, and “fruit” of Co nanoparticles embedded in the nanotubes. Such a hierarchically tubular structure offers the composite: i) a submillimeter‐scale 3D magnetic coupling network and reinforced magnetic loss ability, ii) a hierarchical dielectric carbon network, iii) better matched impedance, confirmed by the off‐axis electron holography and micromagnetic simulation. Accordingly, the as‐prepared hierarchically tubular carbon composite demonstrates impressive MA performance, with a maximum reflection loss of as much as ?52.3 dB and a broad absorption bandwidth of 5.1 GHz. These encouraging achievements light the way to the development of the hierarchical microstructure of magnetic absorbents.     

一种多输入多输出系统的盲辨识算法

多输入多输出线性系统的盲辨识问题可以利用输出信号的高阶累积量来解决.针对已有的一个线性MIMO系统辨识方法没有充分利用累积量矩阵固有结构的不足,提出一个改进算法,从而提高估计性能.并通过计算机仿真作了验证.     

声磁防盗系统的识别原理及应用

介绍电子商品防盗系统(EAS)的特点,阐述声磁防盗系统的特性和组成。根据磁致伸缩效应的可逆性,结合铁镍合金的磁致伸缩和磁机械耦合系数,围绕产生共振的三要素:材料、结构和磁场,解析声磁系统的识别原理。指出声磁标签的共振信号是一种声磁复合信号,以及谐振曲线是卓越性能的基础。     

神经网络在系统辨识中的应用研究

系统辨识在工业方面应用广泛，用神经网络进行系统辨识适用于线性系统和非线性系统。对系统辨识及神经网络均作了较为详细的介绍，并以BP网络为例介绍了网络的初始化、训练和仿真函数，给出了网络结构的设计和辨识结果的输出。     

基于专家系统的雷达识别方法

有别于传统的基于数据库的雷达识别方法,提出了一种基于专家系统的雷达识别方法,简要论述了其部件组成、工作过程及识别置信度融合算法。该方法对战争时期未知雷达信号属性识别具有特殊意义。