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多变量系统高效耦合递推最小二乘辨识算法及计算量分析
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作者 金雨 张霄 丁锋 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第2期364-372,共9页
针对多变量系统维数大、参数数目多,导致辨识算法计算量大的问题,基于耦合辨识概念,推导了多变量系统的高效耦合递推最小二乘算法.算法的主要思想是根据各子系统辨识模型的特点,通过耦合辨识概念将子系统间相同的参数向量耦合起来,避免... 针对多变量系统维数大、参数数目多,导致辨识算法计算量大的问题,基于耦合辨识概念,推导了多变量系统的高效耦合递推最小二乘算法.算法的主要思想是根据各子系统辨识模型的特点,通过耦合辨识概念将子系统间相同的参数向量耦合起来,避免子系统参数向量的冗余估计.通过算法计算量分析表明,与递推最小二乘算法相比,所提出算法具有较少的计算量.仿真实例验证了算法的有效性. 展开更多
关键词 参数估计 耦合辨识概念 递推辨识 最小二乘 多变量系统
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基于樽海鞘群算法的床温多变量系统辨识研究
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作者 赵威 钱进 +1 位作者 王一桂 黄凤启 《自动化技术与应用》 2024年第2期1-5,共5页
针对热工系统具有多输入多输出的特点,介绍将多输入多输出系统简化为多个多输入单输出系统的具体过程。利用机组的实际运行数据,建立在50%负荷运行工况下,以给煤量、煤泥量和一次风量为输入,以床温和主蒸汽压力为输出的多变量系统模型... 针对热工系统具有多输入多输出的特点,介绍将多输入多输出系统简化为多个多输入单输出系统的具体过程。利用机组的实际运行数据,建立在50%负荷运行工况下,以给煤量、煤泥量和一次风量为输入,以床温和主蒸汽压力为输出的多变量系统模型。为提高模型参数辨识的精度,采用樽海鞘群算法(SSA)对多变量系统的模型参数进行寻优。该算法采用一种新的群体更新模型,算法流程简单。仿真结果表明,相比于传统粒子群算法(PSO),樽海鞘群算法运算速度明显提高,可以获到更优的辨识模型。 展开更多
关键词 多变量系统 床温 樽海鞘群算法 参数辨识
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具有时滞和干扰的多变量系统预测函数控制方法的研究(英文) 被引量:19
3
作者 潘红华 苏宏业 褚健 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第6期813-818,共6页
提出了一种新的多变量系统预测函数控制算法 ,该方法可以适用于具有时滞和外部干扰的多变量系统 .利用该控制算法可得到一个解析的控制量计算方程 ,其中各个控制器参数均可离线计算 ,因此在线时算法简单 ,计算量小 ,可以广泛用于解决各... 提出了一种新的多变量系统预测函数控制算法 ,该方法可以适用于具有时滞和外部干扰的多变量系统 .利用该控制算法可得到一个解析的控制量计算方程 ,其中各个控制器参数均可离线计算 ,因此在线时算法简单 ,计算量小 ,可以广泛用于解决各种快、慢速对象的控制问题 .仿真结果表明该多变量预测函数控制律具有克服干扰和时滞、跟踪性能好。 展开更多
关键词 预测控制 多变量系统 时滞 干扰 基函数
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多变量系统的软测量建模研究 被引量:20
4
作者 仲蔚 刘爱伦 俞金寿 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2000年第2期209-212,共4页
研究加氢裂化分馏塔多个产品的质量指标同时预报的一类 MIMO软测量建模问题 ,采用 RBF网络和 Fuzzy ARTMAP网络对该 MIMO系统进行建模 ,并用 RBF网络建立了每个输出的独立的MISO软测量模型。应用实例表明 。
关键词 多变量系统 软测量 RBF网络 建模 化工过程
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基于Backstepping方法的多变量系统自适应控制 被引量:13
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作者 武玉强 李洪亮 +1 位作者 孙海龙 余星火 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2001年第1期90-92,96,共4页
基于 Backstepping设计方法 ,对线性多变量系统设计出一种新的自适应控制器 ,使某些系统关于增益矩阵的假定条件便于检验。该控制器能保证系统的全局稳定性和跟踪误差趋于零。
关键词 多变量系统 BACKSTEPPING方法 自适应控制
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基于RBF神经网络的多变量系统PID解耦控制 被引量:21
6
作者 焦竹青 屈百达 徐保国 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期627-630,634,共5页
针对工业生产过程中的多变量耦合系统采用传统控制方法不能达到满意的效果,提出了一种基于神经网络的PID解耦控制方案。在实验研究中,采用改进型动态BRF神经网络辨识器,在线辨识多变量系统的非线性时变模型,同时自动调整PID控制器各项参... 针对工业生产过程中的多变量耦合系统采用传统控制方法不能达到满意的效果,提出了一种基于神经网络的PID解耦控制方案。在实验研究中,采用改进型动态BRF神经网络辨识器,在线辨识多变量系统的非线性时变模型,同时自动调整PID控制器各项参数,最终实现对系统的智能化解耦控制。给出了BRF神经网络的拓扑结构和算法,并对一组二变量强耦合时变系统的控制过程进行了计算机仿真,结果表明:基于BRF神经网络的PID控制不仅超调量小、响应速度快、控制精度高,而且具有很强的鲁棒性和自适应能力。该设计方案使得解耦后的多变量系统具备了良好的动、静态特性。 展开更多
关键词 RBF神经网络 PID控制 多变量系统 解耦
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多变量系统解耦内模控制及其PID转化应用方法的研究 被引量:12
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作者 王全良 甄新平 +1 位作者 潘立登 闻光辉 《北京化工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2005年第6期87-89,共3页
文中针对不同回路具有不同时滞的多变量稳定过程,提出了一种多变量解耦内模控制设计及其常规PID转化应用方法。所设计的多变量内模控制器能使系统稳定解耦,所得到的闭环系统根据开环系统时滞来描述。该方法为精馏等化工装置的复杂控制... 文中针对不同回路具有不同时滞的多变量稳定过程,提出了一种多变量解耦内模控制设计及其常规PID转化应用方法。所设计的多变量内模控制器能使系统稳定解耦,所得到的闭环系统根据开环系统时滞来描述。该方法为精馏等化工装置的复杂控制系统提供了一种新的优化和先进控制方案。 展开更多
关键词 多变量系统 NLJ随机搜索算法 解耦 内模控制 时滞
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基于大数据的多变量系统建模方法研究 被引量:17
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作者 袁世通 韩璞 孙明 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第7期1454-1459,1510,共7页
提出了一种新的基于大数据的多入多出系统建模方法。该方法将机理建模、实验建模、智能建模等方法有机结合,通过仿真模型的阶跃实验确定了模型结构和各参数初始范围,挖掘现场运行的历史数据,利用智能优化算法对模型进行校正,得到系统的... 提出了一种新的基于大数据的多入多出系统建模方法。该方法将机理建模、实验建模、智能建模等方法有机结合,通过仿真模型的阶跃实验确定了模型结构和各参数初始范围,挖掘现场运行的历史数据,利用智能优化算法对模型进行校正,得到系统的传递函数模型。解决了不允许或者没有条件在生产现场施加大范围频繁的阶跃扰动实验的问题,确定了模型初始结构,克服了多变量智能寻优时初始值范围不确定的困难。这一新辨识思想成功应用于超超临界机组协调控制系统传递函数辨识,该系统以给水量、给煤量和高调门开度为输入,机组功率、主汽压力和中间点温度为输出,辨识得到了满负荷工况附近的传递函数模型,为协调控制器的设计与优化奠定了基础。 展开更多
关键词 建模方法 多变量系统 数据挖掘 协调控制系统
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非匹配不确定多变量系统高阶终端滑模控制 被引量:12
9
作者 郑剑飞 冯勇 杨旭强 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第1期117-122,共6页
针对一类具有非匹配不确定性的多变量系统,提出了一种递阶结构的高阶终端滑模控制方法。将多变量系统变换为解耦块能控标准型。采用非奇异终端滑模,结合微分估计器,设计高阶滑模控制策略,使输入输出子系统的状态在有限时间内收敛至平衡... 针对一类具有非匹配不确定性的多变量系统,提出了一种递阶结构的高阶终端滑模控制方法。将多变量系统变换为解耦块能控标准型。采用非奇异终端滑模,结合微分估计器,设计高阶滑模控制策略,使输入输出子系统的状态在有限时间内收敛至平衡点,内部子系统的状态收敛至平衡点的邻域内。所提方法可以简化系统结构,消除控制抖振,通过控制器参数和非匹配扰动的上界可以估计系统状态的收敛范围。仿真结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 多变量系统 终端滑模 高阶滑模 匹配条件
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一种多变量系统的内模解耦控制设计方法 被引量:15
10
作者 王东风 王剑东 韩璞 《控制工程》 CSCD 2003年第5期463-465,共3页
针对多变量强耦合的被控系统,提出了一种简化的内模解耦控制设计方法。其宗旨是首先根据对象的名义模型,设计常数阵预补偿器,对其进行对角优势化,进而利用补偿后的主对角线元素作为内模控制设计的内部模型,并基于此内部模型设计多通道... 针对多变量强耦合的被控系统,提出了一种简化的内模解耦控制设计方法。其宗旨是首先根据对象的名义模型,设计常数阵预补偿器,对其进行对角优势化,进而利用补偿后的主对角线元素作为内模控制设计的内部模型,并基于此内部模型设计多通道内模控制器,同时设计了对角形滤波器。对某加热炉温度控制系统的仿真研究结果表明了该方法的有效性,控制系统具有很好的解耦能力和较强的鲁棒性。算法简单,易于实现,具有较好的工程应用价值。 展开更多
关键词 多变量系统 内模解耦控制 设计方法 工业过程控制 预测控制
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不确定多变量系统的高阶滑模控制 被引量:10
11
作者 王艳敏 冯勇 韩向伟 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2008年第4期455-459,共5页
针对一类系统矩阵和输入矩阵存在不确定性的多变量系统,结合微分估计器技术和极点配置技术,提出一种二阶非奇异终端滑模分解控制方法.所提方法适用于维数较高系统,可简化控制器设计,消除控制信号的高频抖振,实现系统的鲁棒递阶控制.仿... 针对一类系统矩阵和输入矩阵存在不确定性的多变量系统,结合微分估计器技术和极点配置技术,提出一种二阶非奇异终端滑模分解控制方法.所提方法适用于维数较高系统,可简化控制器设计,消除控制信号的高频抖振,实现系统的鲁棒递阶控制.仿真结果验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 多变量系统 终端滑模控制 零动态系统 鲁棒控制
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基于大数据和双量子粒子群算法的多变量系统辨识 被引量:33
12
作者 韩璞 袁世通 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第32期5779-5787,共9页
针对智能算法与历史大数据相结合进行多变量系统辨识过程中不能精确量化每个子系统数学模型的问题,提出了一种有效的数据并行优化计算的解决方案。在辨识过程中,为了解决量子粒子群算法(quantum particle swarm optimization,QPSO)收敛... 针对智能算法与历史大数据相结合进行多变量系统辨识过程中不能精确量化每个子系统数学模型的问题,提出了一种有效的数据并行优化计算的解决方案。在辨识过程中,为了解决量子粒子群算法(quantum particle swarm optimization,QPSO)收敛速度和寻优精度方面的不足,提出了一种改进的QPSO算法——双量子粒子群算法(double quantum particle swarm optimization,D-QPSO)。该算法对粒子种群编码和原有的进化搜索策略同时进行了量子化处理,经过测试函数实验,改进的算法在搜索能力上优于PSO和QPSO算法。最后利用现场运行历史数据,通过D-QPSO算法进行参数估计,将设计的解决方案应用于热力发电厂负荷控制系统的传递函数辨识中,得到的模型为控制器的设计与优化奠定了基础。 展开更多
关键词 量子粒子群算法 双量子粒子群算法 数据挖掘 多变量系统 系统辨识
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多变量系统的模糊神经网络控制模型及其应用 被引量:10
13
作者 彭小奇 梅炽 +1 位作者 周孑民 唐英 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1995年第3期351-357,共7页
本文综合模糊控制系统与人工神经网络的优点,提出了一种多变量系统的模糊神经网络控制模型并给出了其建模方法,该方法适合于多变量系统的建模及其模糊控制器的设计.笔者以此方法建立了渣贫化电炉生产过程的模糊神经网络控制模型并开... 本文综合模糊控制系统与人工神经网络的优点,提出了一种多变量系统的模糊神经网络控制模型并给出了其建模方法,该方法适合于多变量系统的建模及其模糊控制器的设计.笔者以此方法建立了渣贫化电炉生产过程的模糊神经网络控制模型并开发出相应的决策支持系统,该系统自1992年6月投入生产现场使用以来,一直稳定可靠地正常运行,取得了令人满意的效果和显著的经济和社会效益. 展开更多
关键词 多变量系统 神经网络 模糊控制 模糊模型
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不确定性多变量系统的全程滑态变结构控制方案设计 被引量:25
14
作者 张科 周凤歧 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第2期221-224,共4页
为改善变结构控制系统的瞬态性能及提高系统在能达阶段抗参数摄动和外界干扰的能力 ,本文提出了全程滑动模态变结构控制方案 .文中方案使得控制系统一开始就处于所设计的滑动模态上并将其保持 ,解决了以往变结构控制系统中能达阶段的鲁... 为改善变结构控制系统的瞬态性能及提高系统在能达阶段抗参数摄动和外界干扰的能力 ,本文提出了全程滑动模态变结构控制方案 .文中方案使得控制系统一开始就处于所设计的滑动模态上并将其保持 ,解决了以往变结构控制系统中能达阶段的鲁棒性问题 .所构造的控制算法具有计算简单且控制量小的优点 ,易于工程应用 . 展开更多
关键词 变结构控制 参数摄动 鲁棒性 多变量系统
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多变量系统的广义预测控制解耦设计 被引量:11
15
作者 薛美盛 樊弟 魏衡华 《控制工程》 CSCD 北大核心 2011年第1期39-42,共4页
针对在系统关联严重的情况下,通过选择合适的权矩阵,预测控制可以实现间接解耦控制,但是系统的跟踪性能将大大降低的问题,提出了一种带设定值观测器的多变量广义预测解耦控制算法,结合前馈解耦控制策略与广义预测控制律,将其他通道对当... 针对在系统关联严重的情况下,通过选择合适的权矩阵,预测控制可以实现间接解耦控制,但是系统的跟踪性能将大大降低的问题,提出了一种带设定值观测器的多变量广义预测解耦控制算法,结合前馈解耦控制策略与广义预测控制律,将其他通道对当前通道的影响作为扰动,从而实现近似解耦。在目标函数中用控制量的增量代替控制量,使控制增量变化不至于过于剧烈。并且增加了一种新的设定值观测器,根据设定值与实际值的偏差实时改变误差权矩阵,进一步减弱了耦合。最后,磨煤机的仿真结果验证了该控制算法的优越性。 展开更多
关键词 多变量系统 解耦 广义预测控制 观测器
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多变量系统中多参数多目标满意优化研究 被引量:9
16
作者 张葛祥 金炜东 胡来招 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2003年第6期481-485,共5页
本文提出了多变量系统的多参数多目标满意优化方法 ,将系统性能指标要求的满意设计与控制器参数优化融为一体统一考虑 ,通过设计性能指标满意度函数和系统综合满意度函数 ,构造出多变量系统满意优化模型 ,并用改进遗传算法实现其满意优... 本文提出了多变量系统的多参数多目标满意优化方法 ,将系统性能指标要求的满意设计与控制器参数优化融为一体统一考虑 ,通过设计性能指标满意度函数和系统综合满意度函数 ,构造出多变量系统满意优化模型 ,并用改进遗传算法实现其满意优化 .仿真结果显示该方法可获得比传统优化方法更满意的综合性能指标 。 展开更多
关键词 多变量系统 参数优化 多目标满意优化 最优控制 遗传算法
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多变量系统Laguerre预测控制算法及其改进 被引量:8
17
作者 张海涛 陈宗海 +1 位作者 李嗣福 秦廷 《控制工程》 CSCD 2004年第1期55-58,共4页
给出了基于Laguerre函数的多变量自适应预测控制算法,并对控制算法中的Laguerre谱系数在线递推最小二乘辨识算法进行了改进,使得控制系统性能有明显改善。双容水箱液位控制系统的实验表明,改进的Laguerre函数自适应预测控制算法对扰动... 给出了基于Laguerre函数的多变量自适应预测控制算法,并对控制算法中的Laguerre谱系数在线递推最小二乘辨识算法进行了改进,使得控制系统性能有明显改善。双容水箱液位控制系统的实验表明,改进的Laguerre函数自适应预测控制算法对扰动和对象参数、结构的变化、强耦合及非线性具有较强的适应能力。此外,该控制策略能有效地减缓系统振荡,有更高的控制精度和良好的控制品质。因此,改进的Laguerre自适应控制策略适合于复杂工业过程的控制,具有很好的推广应用价值。 展开更多
关键词 多变量系统 LAGUERRE函数 预测控制算法 自适应控制 控制策略
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多变量系统的全程滑态变结构模型跟踪控制 被引量:7
18
作者 张科 常新杰 周凤歧 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第1期93-97,共5页
研究了多变量系统的变结构模型参考设计问题,针对同时具有参数摄动和外界干扰的多变量系统提出了一种全程滑态变结构模型跟踪控制方案,使得误差系统从一开始就处于滑动模态上,改善了跟踪误差的瞬态性能和鲁棒性,仿真结果表明了该方... 研究了多变量系统的变结构模型参考设计问题,针对同时具有参数摄动和外界干扰的多变量系统提出了一种全程滑态变结构模型跟踪控制方案,使得误差系统从一开始就处于滑动模态上,改善了跟踪误差的瞬态性能和鲁棒性,仿真结果表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 全程滑态 变结构控制 模型跟踪 多变量系统
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自适应神经元非模型多变量系统解耦控制 被引量:19
19
作者 李明 林永君 马永光 《计算机仿真》 CSCD 2003年第3期68-71,共4页
根据解耦原理和神经网络的思想 ,提出一种不依赖对象模型的自适应神经元解耦方法 ,并以采用单神经元PID作为控制器的三输入三输出系统为例 ,详细分析了神经元解耦控制的学习方法 ,及在多变量系统中的工作机理。仿真结果表明 ,其构成的... 根据解耦原理和神经网络的思想 ,提出一种不依赖对象模型的自适应神经元解耦方法 ,并以采用单神经元PID作为控制器的三输入三输出系统为例 ,详细分析了神经元解耦控制的学习方法 ,及在多变量系统中的工作机理。仿真结果表明 ,其构成的神经元补偿器具有很强的自学习功能和自适应解耦能力。 展开更多
关键词 自适应神经元 多变量系统 解耦控制 神经网络 自动控制 数学模型
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基于模糊聚类多变量系统的模糊辨识方法 被引量:6
20
作者 王宏伟 王清 +1 位作者 王子才 金京皓 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第4期25-27,共3页
提出一种基于模糊聚类和卡尔曼滤波方法的模糊辨识方法。该方法是基于模糊聚类,计算给定样本在各类中的隶属度。利用卡尔曼滤波器辨识模糊模型的结论参数。给出了详细算法和Box-Jenkins数据的辨识结果。
关键词 模糊辨识 模糊聚类 系统辨识 多变量系统
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