基于虚拟响应信号的结构参数时域辨识研究

在充分考虑线性动力系统的时域响应特性以及小波包分析的频率空间剖分特性的基础上,提出了一种基于虚拟响应信息提取的信号去噪新方法.虚拟响应虽然没有在结构动力检测过程中真实发生,但却是在某种激励下可以实现的一个响应,因此,根据虚拟响应信息同样可以进行结构系统的动力识别.数值研究表明,对于地脉动响应这种有效信号频带与噪声频带相互覆盖的低信噪比信号而言,小波阈值去噪法已无能为力,而基于虚拟响应信息提取的信号去噪方法则有较好的去噪效果.     

控制力矩陀螺用磁轴承磁力参数的辨识

提出一种实用的闭环辨识方法—磁中心变位移法,可以对控制力矩陀螺用磁轴承的磁力参数进行辨识。这种方法通过在磁中心处改变转子位移,得出不同位移时的电流值,再用这些值进行最小二乘辨识,得出所求的磁力参数。辨识出的电磁力模型中代入实际数据所得输出值与磁轴承实际输出数据非常吻合,证明了辨识所得磁力参数的准确性,并且用所得到的磁力参数指导磁轴承系统控制器参数的选择,使之更好地对磁轴承进行控制。实验证明,调整后的参数使转子在 30 060 r/mim 时仍能稳定地悬浮在给定位置,验证了所得磁力参数的准确性。     

柔性板的非线性降阶模型

柔性板是一种典型的空间结构，在外扰下易引起振动，它具有大挠度、非线性、低频模态密集等特点，目前在对柔性板的研究中都忽略了非线性的影响，获得的模型往往具有较大的误差，本文利用K—L展开式对柔性板进行模型降阶，然后采用系统辨识方法来获得低阶模型，并计算出柔性板的模态参数，实验结果表明这是一种有效的方法。     

煤矿危险源辨识与风险管理信息系统开发与探究

信息处理的滞后和不全面严重威胁着南梁煤矿安全预防工作的顺利进行。通过对危险源进行辨识,通过危险源等级的划分,完成基于风险矩阵的风险评估方法,有效的对危险源的风险有效的进行了管理,为危险源评估提供了有效的评估方式,对危险源进行分级分类,监测预警和控制,建立危险源辨识动态管理系统,在综合分析近年来安全管理信息化系统研究成果的基础上,进行煤矿危险源辨识及风险管理信息系统研究。     

智能车辆动力学模型辨识与自主控制

针对试凑法优化控制参数困难、控制精度不高、控制律环境适应性差的问题,对智能车辆的动力学模型和自主控制进行了研究.在地面车辆实验中,通过给小车施加伪随机序列舵控信号,使得小车的行驶状态被充分激励;在获得充分激励的小车速度、位置、姿态、横摆角速率状态后,利用系统辨识方法建立了智能小车动力学模型;在动力学模型的基础上,设计了小车自主驾驶控制律.跑车试验表明所提模型的预测结果与测量结果具有较好的一致性;控制仿真结果表明,设计的控制律能够保证小车完成预定轨迹自主驾驶.     

煤矿危险源辨识与风险管理信息系统开发与探究

信息处理的滞后和不全面严重威胁着南梁煤矿安全预防工作的顺利进行。通过对危险源进行辨识,通过危险源等级的划分,完成基于风险矩阵的风险评估方法,有效的对危险源的风险有效的进行了管理,为危险源评估提供了有效的评估方式,对危险源进行分级分类,监测预警和控制,建立危险源辨识动态管理系统,在综合分析近年来安全管理信息化系统研究成果的基础上,进行煤矿危险源辨识及风险管理信息系统研究。     

几类典型随机非线性系统的辨识

考察实际中常见的三类典型随机非线性系统(即Wiener、Hammerstein和NARX系统)的辨识,首先概述了现有的递推和非递推辨识算法,然后介绍这三类系统的一个统一辨识框架:利用系统所确定的过程的马氏性及混合型,将辨识转化为求函数零点的问题,基于扩张截尾的随机逼近算法,得到了递推、强一致的辨识结果,并给出了数值模拟验证辨识算法收敛到真值.     

电励磁同步电机参数辨识方法综述

同步电机数学模型及参数对电力系统分析计算、电机设计、电机运行及控制等都具有重要意义。如何获得精确地同步电机参数已经成为一个重要的研究方向,国内外学者主要从设计计算和测量方法两方面进行研究。频域辨识主要采用同步电机的傅里叶变换形式的数学模型进行分析,而时域辨识的数学模型则采用同步电机瞬态过程的状态方程。本文首先描述了同步...     

基于特征的压缩音频编码器类型辨识

当前的数字音频编码算法使用复杂的模型来最大化编码效率,同时使得失真最小。由于这种复杂性,对相同未压缩的输入音频,采用不同编码器压缩音频时往往会产生不同的输出音频。在统计分析了已压缩音频码流特征的基础上,采用SVM(支持向量机)分类器来确定最可能的13种编码器的矢量特性,提出了一种方法来辨识基于MPEG-1 Layer III(MP3)标准音频文件的编码器类型。测试结果表明准确度可以达到95%左右,并且可以通过加入新的码流特征来进一步提高辨识结果的准确性。因此,这种方法可以被视为一种辨识MP3编码器类型的通用方法。     

多通道信号自校正分布式融合Kalman滤波器

对带未知参数的多传感器多通道自回归滑动平均(ARMA)信号,采用多维递推辅助变量(MRIV)方法得到自回归模型参数估值,通过Gevers-Wouters算法辨识滑动平均模型参数估值,再用相关方法得到噪声方差的估值。把所有的估值都代入到最优分布式融合信息滤波器中得到自校正分布式融合Kalman信息滤波器。该滤波器具有渐近全局最优性,一个多通道信号仿真例子验证了其有效性。