基于多小波展开的Volterra级数非线性系统建模方法 被引量：4

1

作者 陈森林 高正红 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期428-434,共7页

Volterra级数作为一种非线性系统模型,因其具有坚实的理论基础、简洁的表示形式和明确的物理意义,在许多领域引起了广泛的研究兴趣。Volterra级数实际应用的难点在于Volterra核的辨识,随着核阶次的增加待辨识参数的数量呈指数增长。为... Volterra级数作为一种非线性系统模型,因其具有坚实的理论基础、简洁的表示形式和明确的物理意义,在许多领域引起了广泛的研究兴趣。Volterra级数实际应用的难点在于Volterra核的辨识,随着核阶次的增加待辨识参数的数量呈指数增长。为了减少待辨识参数,文章以分段二次多小波为基函数将Volterra一阶核和二阶核展开,将问题转化为少数展开系数的估计问题。通过典型的非线性振荡器进行验证,结果表明Volterra核的辨识结果非常接近于理论值,同时由Volterra级数能准确计算系统在不同输入下的响应。此外,针对常用的输入信号无法反映非线性系统中不同频率相互作用产生的非线性影响,文中设计了一种适合于二阶核辨识的输入,称为二维扫频,与常用扫频信号相比,试验结果表明这种输入明显能更好地激励系统的非线性特性。 展开更多

关键词 VOLTERRA级数 非线性系统建模 非线性系统辨识 多小波 输入设计

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RBF-Volterra级数非线性系统建模 被引量：1

2

作者 徐晨曦 张贤志 陈光礻禹 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第12期2588-2591,共4页

提出一种RBF-Volterra级数非线性系统建模方法。利用基函数多项式(BFP)完备的非线性系统逼近能力,在基函数族单一尺度和平移联动约束下,导出RBF-Volterra级数模型;RBF-Volterra级数具有"截尾不截维"特性,对非线性强弱变化适... 提出一种RBF-Volterra级数非线性系统建模方法。利用基函数多项式(BFP)完备的非线性系统逼近能力,在基函数族单一尺度和平移联动约束下,导出RBF-Volterra级数模型;RBF-Volterra级数具有"截尾不截维"特性,对非线性强弱变化适应能力强,且结构紧凑,数值稳定性好,能效避免维数灾难问题。实例仿真说明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 非线性系统建模 基函数多项式(BFP) VOLTERRA级数 径向基Volterra级数

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基于动态神经网络的非线性系统建模及其控制

3

作者 李峰 李树荣 刘先广 《石油大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2002年第2期93-95,共3页

结合已知机理信息构造动态神经网络 ,进行了非线性动态系统的建模 ,给出了权值调整算法。利用获得的模型 ,设计了反馈线性化控制器。由训练好的网络在线提供反馈线性化所需要的信息。为了解决模型失配问题 ,采用内模控制结构来引入模型... 结合已知机理信息构造动态神经网络 ,进行了非线性动态系统的建模 ,给出了权值调整算法。利用获得的模型 ,设计了反馈线性化控制器。由训练好的网络在线提供反馈线性化所需要的信息。为了解决模型失配问题 ,采用内模控制结构来引入模型的误差反馈 ,以消除稳态误差。文中给出了仿真实例。 展开更多

关键词 动态神经网络 非线性系统建模 反馈线性化 内模控制

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具有混沌机制的模糊神经网络非线性系统建模研究

4

作者 李文 郭宇 +1 位作者 姚建红 高相斌 《佳木斯大学学报（自然科学版）》 CAS 2011年第2期220-224,共5页

针对常规的BP算法收敛速度慢及容易陷入局部极小的缺点,在该算法中引入具有混沌机制的非线性自反馈项,给出了混沌BP算法,并利用其训练和学习模糊神经网络中的权值,从而构成一种引入型模糊混沌神经网络;最后,用提出的引入型模糊混沌神经... 针对常规的BP算法收敛速度慢及容易陷入局部极小的缺点,在该算法中引入具有混沌机制的非线性自反馈项,给出了混沌BP算法,并利用其训练和学习模糊神经网络中的权值,从而构成一种引入型模糊混沌神经网络;最后,用提出的引入型模糊混沌神经网络对非线性系统进行仿真研究,仿真结果表明,所设计的引入型模糊混沌神经具有与混沌动力学特性同样复杂的动态特性,其对非线性系统具有很好的建模能力. 展开更多

关键词 非线性系统建模 模糊神经网络 混沌BP算法

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人工神经网络用于非线性系统建模的几个问题

5

作者 杨凌 《甘肃科技》 2002年第7期126-113,共2页

关键词 人工神经网络 泛化能力 非线性系统建模 几个问题

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经济时间序列的非线性建模和计算机仿真计算

6

作者 丁辉 《电脑与信息技术》 2000年第3期61-63,共3页

研究了经济类数据的非线性特征 ,提出利用 Logistic类混沌时间序列通过一个线性滤波器来实现对该种时间序列的建模。指出经济类时间序列的功率谱具有 1 /f特性 ,其分形维数较高 ,而经过一个特殊的线性滤波器后 ,可以用一个低维的非线性... 研究了经济类数据的非线性特征 ,提出利用 Logistic类混沌时间序列通过一个线性滤波器来实现对该种时间序列的建模。指出经济类时间序列的功率谱具有 1 /f特性 ,其分形维数较高 ,而经过一个特殊的线性滤波器后 ,可以用一个低维的非线性系统建模。 展开更多

关键词 非线性系统建模 非线性建模 计算机仿真 线性滤波 数据 混沌时间序列 分形维数 经济时间序列

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支持向量机在油田系统建模中的应用 被引量：6

7

作者 李卓 柴滨景 胡继东 《现代电子技术》 2007年第1期162-164,共3页

在以往油层含油判别分析的基础上提出了一种基于支持向量机的油藏建模方法,应用已知油层的原始资料作为已知信息,建立油气水层的识别模型,对某油区油气水层分布规律进行了解释。结果表明,采用支持向量机判断的油气分布规律与实际试油结... 在以往油层含油判别分析的基础上提出了一种基于支持向量机的油藏建模方法,应用已知油层的原始资料作为已知信息,建立油气水层的识别模型,对某油区油气水层分布规律进行了解释。结果表明,采用支持向量机判断的油气分布规律与实际试油结果完全一致。同时,将支持向量机用于试井压力恢复曲线的拟和,拟和的最大相对误差为0.962 3%。这表明将支持向量机算法用于油田系统建模是十分有效的。 展开更多

关键词 支持向量机 模式识别 非线性系统建模 油气分布规律 试井曲线拟和

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基于BP神经网络辨识模型的PEMFC系统建模 被引量：5

8

作者 柯超 甘屹 +2 位作者 王俊 朱荣杰 陈伟 《软件工程》 2020年第3期14-16,8,共4页

为分析燃料电池系统特性,采用BP神经网络结构辨识质子交换膜燃料电池系统模型,模型输入为系统实际输入,模型输出为电堆输出电压和电堆工作温度。由于PEMFC系统是一个时变非线性系统,采用一种串-并联前向神经网络辨识结构模型,将模型前... 为分析燃料电池系统特性,采用BP神经网络结构辨识质子交换膜燃料电池系统模型,模型输入为系统实际输入,模型输出为电堆输出电压和电堆工作温度。由于PEMFC系统是一个时变非线性系统,采用一种串-并联前向神经网络辨识结构模型,将模型前几个时刻输出作为模型输入,使得静态网络结构具有动态特性。BP网络模型通过PEMFC系统所得到的实验数据进辨识。训练完成后BP网络模型输出与实际系统输出基本一致,结果表明BP网络模型能够有效反映质子交换膜燃料电池系统输出电压和电堆温度特性。 展开更多

关键词 质子交换膜燃料电池 BP神经网络 非线性系统建模 模型辨识

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不确定非线性系统的LSSVR迭代学习辨识算法

9

作者 司利云 余强 林辉 《控制工程》 CSCD 北大核心 2015年第6期1118-1122,共5页

针对一类不确定非线性系统的时变参数辨识问题,利用最小二乘支持向量回归机(LSSVR)的逼近能力,将积分型Lyapunov函数作为优化目标,设计出具有自适应性的迭代学习辨识算法。该算法采用迭代学习的方式对支持向量回归机的权值和逼近误差进... 针对一类不确定非线性系统的时变参数辨识问题,利用最小二乘支持向量回归机(LSSVR)的逼近能力,将积分型Lyapunov函数作为优化目标,设计出具有自适应性的迭代学习辨识算法。该算法采用迭代学习的方式对支持向量回归机的权值和逼近误差进行修正,利用高增益的反馈控制器增强系统的稳定性和鲁棒性。收敛性分析表明,随着迭代次数的增加,估计误差渐近收敛于零。仿真结果表明该算法可以实现有限时间区间上参数的完全辨识。 展开更多

关键词 迭代学习辨识 不确定非线性系统:在线建模 支持向量机 鲁棒控制

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基于神经网络辨识的质子交换膜燃料电池建模 被引量：7

10

作者 卫东 曹广益 朱新坚 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2003年第6期817-819,共3页

针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)系统过于复杂,难以建模,而已建立的模型难以满足PEMFC控制系统设计和应用的要求。本文利用神经网络具有逼近任意复杂非线性函数的能力,将神经网络辨识方法应用到PEMFC强非线性系统的建模中,避开了PEMFC系... 针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)系统过于复杂,难以建模,而已建立的模型难以满足PEMFC控制系统设计和应用的要求。本文利用神经网络具有逼近任意复杂非线性函数的能力,将神经网络辨识方法应用到PEMFC强非线性系统的建模中,避开了PEMFC系统内部的复杂性。模型以电池工作温度为神经网络辨识模型的输入量,电池电压、电流密度为输出量,利用500组实验数据作为训练样本,采用改进型BP算法,建立了不同温度下电池电压-电流密度动态响应模型。仿真结果表明,方法可行,建立的模型精度较高,从而为设计PEMFC实时控制系统奠定了基础。 展开更多

关键词 质子交换膜燃料电池 神经网络辨识 非线性系统建模 BP算法

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基于ANFIS的温度传感器非线性校正方法 被引量：17

11

作者 杨延西 刘丁 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第5期511-514,527,共5页

介绍了用神经网络进行传感器非线性误差校正的原理与方法,分析了自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的基本原理。通过模糊聚类和混合学习算法,ANFIS可以逼近高阶输入输出非线性系统,将该算法用于两个典型非线性系统建模,均能获得满意结果。... 介绍了用神经网络进行传感器非线性误差校正的原理与方法,分析了自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的基本原理。通过模糊聚类和混合学习算法,ANFIS可以逼近高阶输入输出非线性系统,将该算法用于两个典型非线性系统建模,均能获得满意结果。之后,将ANFIS算法用于温度传感器非线性校正中,试验结果表明该方法与基于CMAC网络和BP网络的校正方法相比,校正的精度高于以上两种校正方法。 展开更多

关键词 ANFIS 温度传感器 校正方法 自适应神经模糊推理系统 非线性误差校正 非线性系统建模 混合学习算法 CMAC网络 非线性校正 神经网络 基本原理 模糊聚类 输入输出 BP网络 试验结果

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基于改进型RBF神经网络的PEM FC电特性建模 被引量：5

12

作者 孙涛 闫思佳 +1 位作者 曹广益 朱新坚 《计算机仿真》 CSCD 2006年第2期200-203,214,共5页

常规能源短缺的今天,开发利用新型清洁、绿色能源已成为各国科学家共同追求的目标。质子膜燃料电池(PEMFC)以其高功率密度,启动迅速,无污染等优点成为21世纪首选清洁能源系统。但其原理涉及热力学、电化学、流体力学、传质学等理论,形... 常规能源短缺的今天,开发利用新型清洁、绿色能源已成为各国科学家共同追求的目标。质子膜燃料电池(PEMFC)以其高功率密度,启动迅速,无污染等优点成为21世纪首选清洁能源系统。但其原理涉及热力学、电化学、流体力学、传质学等理论,形成一个非线性复杂系统,难以建立数学模型。因此,采用一种动态自适应网络即最近邻聚类径向基函数神经网络,它能够动态调节网络的规模和参数,具有较强的逼近能力以及自学习能力。并利用测试数据作为训练样本,在氢气流速给定的条件下,以空气(或氧气)压力和冷却水流速作为模型的输入量,电池的电压为输出量,建立了在工作温度为60℃和80℃时的PEMFC电特性模型。表明该方法具有简单、可行、精度高等优点。并为PEMFC控制系统的设计和电池性能的优化提供了基本依据。 展开更多

关键词 质子膜燃料电池 非线性系统建模 径向基函数神经网络 最近邻聚类算法

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基于自适应神经模糊法的PEMFC温度建模 被引量：1

13

作者 孙涛 闫思佳 +1 位作者 曹广益 卫东 《计算机测量与控制》 CSCD 2005年第7期662-664,700,共4页

质子膜燃料电池(PEMFC)工作被认为是21世纪最有希望的绿色发电技术,其原理涉及热力学、电化学、流体力学、传质学等理论,形成一个非线性复杂系统,难以建立数学模型;因此,利用模糊逻辑系统和人工神经网络具有为非线性系统建模的较强的逼... 质子膜燃料电池(PEMFC)工作被认为是21世纪最有希望的绿色发电技术,其原理涉及热力学、电化学、流体力学、传质学等理论,形成一个非线性复杂系统,难以建立数学模型;因此,利用模糊逻辑系统和人工神经网络具有为非线性系统建模的较强的逼近能力以及自学习能力,采用自适应神经模糊算法,建立PEMFC温度特性模型;利用测试数据作为训练样本,在氢气压力给定的条件下,以空气(或氧气)压力和冷却水作温度为模型的输入量,电池的工作温度为输出量,建立了3种不同PEMFC温度特性模型;表明该方法具有简单、可行、精度高等优点。并为PEMFC控制系统的设计和电池性能的优化提供了基本依据。 展开更多

关键词 质子膜燃料电池(PEMFC) 非线性系统建模 自适应神经模糊推理系统(ANFIS)

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基于改进型BP网络辨识的燃料电池建模 被引量：1

14

作者 孙涛 曹广益 《计算机仿真》 CSCD 2005年第9期65-67,79,共4页

质子膜燃料电池(PEMFC)工作原理涉及热力学、电化学、流体力学、传质学等理论,形成一个非线性复杂系统,难以建立数学模型。因此,该文利用人工神经网络具有为非线性系统建模的较强的逼近能力以及自学习能力,采用了改进型反向传播网络(BP... 质子膜燃料电池(PEMFC)工作原理涉及热力学、电化学、流体力学、传质学等理论,形成一个非线性复杂系统,难以建立数学模型。因此,该文利用人工神经网络具有为非线性系统建模的较强的逼近能力以及自学习能力,采用了改进型反向传播网络(BP)方法,建立PEMFC电特性模型;利用150组试验数据作为训练样本,在氢气供给满足的条件下,以空气(或氧气)流速和电池工作温度为模型的输入量,电池的电压、电流密度为输出量,建立了在不同工作温度下的PEMFC电特性模型。表明该方法具有简单、可行、精度高等优点。通过对模型输出曲线仿真的结果分析,对PEMFC控制系统的设计和电池性能的优化提供了基本依据,具有实际意义。 展开更多

关键词 质子膜燃料电池 非线性系统建模 改进算法

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基于BP神经网络的燃料电池电特性建模 被引量：2

15

作者 刘小强 李奇 程站立 《应用能源技术》 2009年第5期1-4,共4页

采用基于改进粒子群算法的BP神经网络(Improved-PSO BPNN),建立质子交换膜燃料电池(PEMFC)电特性模型。PEMFC系统仿真结果表明该方法简单、有效、精度高,与采用传统BP神经网络的模型相比具有明显的优越性,为PEMFC系统建模,电池性能优化... 采用基于改进粒子群算法的BP神经网络(Improved-PSO BPNN),建立质子交换膜燃料电池(PEMFC)电特性模型。PEMFC系统仿真结果表明该方法简单、有效、精度高,与采用传统BP神经网络的模型相比具有明显的优越性,为PEMFC系统建模,电池性能优化以及控制系统设计提供了新的思路。 展开更多

关键词 质子交换膜燃料电池 非线性系统建模 神经网络 粒子群算法

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广义频率响应函数的鲁棒建模新方法

16

作者 魏瑞轩 张优云 +1 位作者 宋志平 孔祥玉 《信号处理》 CSCD 北大核心 2005年第6期642-645,共4页

针对基于非线性谱分析的故障诊断技术的需要,研究了非线性系统的广义频率响应函数的鲁棒在线建模方 法。首先将次元分析算法应用于Volterra级数模型的辨识,并通过对此算法的修正,得到了一种改进的Volterra系统的鲁 棒辨识算法。对其鲁... 针对基于非线性谱分析的故障诊断技术的需要,研究了非线性系统的广义频率响应函数的鲁棒在线建模方 法。首先将次元分析算法应用于Volterra级数模型的辨识,并通过对此算法的修正,得到了一种改进的Volterra系统的鲁 棒辨识算法。对其鲁棒性能进行的分析表明,改进算法的鲁棒抗噪性能被明显提高。在此基础上,提出了一种广义频率响 应函数的两步鲁棒建模新方法。仿真实验表明,该方法具有良好的鲁棒收敛性能,能够有效解决GFRF的在线建模问题。 展开更多

关键词 非线性系统 广义频率响应函数 非线性系统建模 Volterra级数模型 建模问题

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基于蚁群优化ANFIS模型的建筑室温状态和能耗预测 被引量：4

17

作者 徐超 于忠清 李劲华 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第6期63-69,共7页

建筑采暖、通风和空调(HVAC)系统占据了超过一半的建筑能耗,系统的运行状态和能耗预测是节约建筑能耗、确保热舒适性的关键。提出一种基于蚁群优化算法(ACO)优化的自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS),对暖通空调中空气处理单元(AHU)的... 建筑采暖、通风和空调(HVAC)系统占据了超过一半的建筑能耗,系统的运行状态和能耗预测是节约建筑能耗、确保热舒适性的关键。提出一种基于蚁群优化算法(ACO)优化的自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS),对暖通空调中空气处理单元(AHU)的状态和能耗进行建模和预测。通过蚁群优化算法和最小二乘法对ANFIS网络训练过程中前提参数和结论参数的寻优,进一步提高ANFIS方法对于HVAC等非线性系统建模的速度和精度。与随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、BP神经网络和一般ANFIS等模型进行比较,验证了该方法具有更好的预测效果。 展开更多

关键词 建筑能耗 暖通空调 自适应神经网络模糊推理系统 蚁群优化算法 非线性系统建模

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滑模控制中建模不确定性的自学习模糊预测

18

作者 傅春 谢剑英 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第11期1667-1670,1678,共5页

针对一类特定的非线性建模不确定系统 ,根据控制系统运行的历史信息 ,用模糊逻辑系统预测估计了当前时刻的建模不确定性 .模糊规则后件参数在线自调整以使模糊系统输出能有效地跟踪实际不确定性 。

关键词 滑模控制 模糊系统 逼近误差 非线性建模不确定系统 自学习模糊预测 模糊逻辑

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利用组合B样条神经网络实现对间歇反应过程的动态建模 被引量：2

19

作者 褚燕彬 曹柳林 王晶 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第S1期157-162,共6页

间歇反应过程具有强非线性、非稳态和反应时间固定等特点。利用间歇反应操作时间可预先确定的性质,提出一种新的组合B样条神经网络的建模方法。被控对象输出f(u,t)往往是操纵变量和时间的函数,新方法把这两类函数关系的模拟分别交由两... 间歇反应过程具有强非线性、非稳态和反应时间固定等特点。利用间歇反应操作时间可预先确定的性质,提出一种新的组合B样条神经网络的建模方法。被控对象输出f(u,t)往往是操纵变量和时间的函数,新方法把这两类函数关系的模拟分别交由两个神经网络承担,以确定变化区域的时间变量作为B样条神经网络的输入,让其分担描述对象随时间变化的动态特性部分,而输出变量与操作变量间的关系则由另一B样条神经网络表示,两个神经网络的组合输出建立间歇反应器的非线性动态模型。它不仅能够简化每个网络的结构,减少权值参数和训练时间,更重要的是可以方便控制策略的求解。本文介绍了建模方法的设计过程,并应用于苯乙烯悬浮聚合间歇反应建模中,仿真实验研究了方法的有效性。还推导了基于该模型的优化控制策略的算法。 展开更多

关键词 间歇反应过程 B样条神经网络 非线性动态系统建模

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考虑CDC系统时滞的半主动悬架控制器设计研究

20

作者 李靖玮 罗建南 黄震 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期913-922,共10页

针对某高级轿车研制的CDC减振器原理样机,通过实验测试及其数据分析,建立了考虑CDC系统时滞影响的非线性系统模型。分别对单、双电磁阀两种模式CDC减振器进行了研究。充分考虑复杂多变的车辆实际运行工况及系统非线性因素(包括路面激励... 针对某高级轿车研制的CDC减振器原理样机,通过实验测试及其数据分析,建立了考虑CDC系统时滞影响的非线性系统模型。分别对单、双电磁阀两种模式CDC减振器进行了研究。充分考虑复杂多变的车辆实际运行工况及系统非线性因素(包括路面激励较大时可能导致的悬架缓冲块撞击,以及轮胎跳离地面等情况),基于建立的非线性车辆系统模型及不同激励水平输入下的非线性系统仿真,研究了减振器系统时滞对车辆性能的影响。结合NSGA-Ⅱ算法优化结果,设计了一个改进的天棚控制算法,分别对单、双阀减振器进行了车辆性能分析与对比。研究结果表明,采用最优天棚控制的双阀CDC减振器相比于单阀CDC减振器有更好的控制效果,且对CDC系统时滞适应能力更强。研究结果可为自主研发的减振器设计和改进提供指导,并为CDC半主动悬架控制算法设计提供重要依据。 展开更多

关键词 CDC减振器 系统时滞 控制阀方案对比 控制算法 非线性系统建模与仿真

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