基于神经网络的非线性控制系统自组织辨识

本文首先将自组织神经网络算法向一般化情形引伸，接着把自组织过程应用到一般非线性系统的动态过程分类，使得整个非线性系统能够按照输入输出样本空间的概率密度自组织，成为许多具有不同分类核心和感受野的线性子空间逼近。在此基础上，我们采用通用最小二乘算法，以子空间的非线性问题线性化误差作为依据，并进一步运用自组织神经网络的合作与竞争思想，最终得到一般情形的非线性系统的最小二乘辨识。仿真结果表明了本方法的可行性与优越性。     

二维非线性正交各向异性材料的瞬态热传导反问题数值方法

针对正交各向异性材料的二维非线性热传导反问题,采用顺序函数法进行表面热流辨识问题的研究。在求解反问题时,采用有限体积法、牛顿-拉夫逊法并引入未来时间步的概念。在每个时间步内,将待辨识热流视为非线性方程组的未知量,通过一个迭代过程进行求解。算例的研究表明,热流辨识结果与真实热流相近,从而证明了本方法在辨识二维非线性热传导反问题时是准确、稳定、有效的。     

模型递推辨识算法及应用

研究了具有线性参数的非线性多项式模型的数据阵L－D分解性质,其中D是对角阵,L是带有单位元素的下三角阵．结果表明,通过因子L可以估计出模型的参数,通过因子D可以选择模型中的项;提出了同时进行模型的结构确定和参数估计的递推辨识算法．该算法可用于船舶运动的实时建模．实际应用结果表明,该算法可以有效地辨识多项式等线性参数的非线性模型．     

基因遗传算法在机械结构参数辨识中的应用

将基因遗传算法应用于连杆综合精度检测系统的结构优化之中。优化计算结果表明,与其它优化方法相比,该方法对目标函数的限定极少,约束条件不需定义成惩罚函数形式,且无论目标函数与约束条件形式如何,均可方便地表达于适合度函数中。     

导弹气动参数的分割法辨识

介绍了分割辨识算法及其在导弹气动参数辨识中的应用,并以某导弹为例,采用分割辨识算法对其气动参数进行了估计。仿真计算表明,分割辨识算法计算量小、计算速度快,且精度满足要求。     

美军士兵军衔辨识（下）

四、美空军士兵军衔 美国空军士兵的军衔区分为4类9级14等。 1、Chief Master Sergeant of the Air Force：空军总军士长，英文简称CMSAF。E-9级、美空军高级士官和美军士兵等次的第一等。1967年设立，高于Command Chief Master Sergeam（空军指挥军士长）。     

系统辨识方法在微型飞行器建模中的应用

为对微型飞行器的飞行进行控制,需要建立其动力学模型。讨论了微型飞行器模型的系统辨识方法,设计了实验方法与采集装置,在数据处理、模型结构选择、模型评价等方面进行了探讨。简要介绍了输入输出端存在噪声时系统的线性最小二乘无偏辨识方法原理,最后给出了微型飞行器的纵向通道的仿真算例,结果表明,运用这种方法对微型飞行器进行建模是准确而有效的。     

密集阵近程防御武器系统的闭环火控

针对反舰导弹的特殊性,使用闭环火控机理提高系统精度,是密集阵系统对开环火控的突破。本文主要介绍该系统的闭环火控方法、武器控制计算机及软件、控制台和评价。     

基于去除函数预测模型的磁流变抛光工艺优化研究

在分析磁流变抛光加工过程的基础上,建立了磁流变抛光的去除函数预测模型,该模型利用加工前后的面形误差分布和仿真计算的面形残差分布,针对不同材料间的去除函数模型效率系数进行辨识,能够实现去除函数模型的准确预测.以该模型为基础,通过在传统磁流变抛光工艺中加入去除函数效率系数实时辨识的工艺环节,可以对磁流变抛光的加工工艺进行优化.利用该优化工艺对一块口径202mm的HIP SiC进行9次循环迭代加工,采用子孔径拼接测量技术进行测量,面形误差由初始的PV 0.72μm,RMS 0.108μm提升到最终的PV0.13μm,RMS0.012μm.实验表明,去除函数预测模型能够优化磁流变抛光工艺,提高加工的确定性和增强工艺的适用性,实现光学镜面的高精度确定性磁流变抛光加工.     

三重化交错并联DC/DC变换器优化控制研究

设计了一种适用于大容量储能系统功率控制的三重化交错并联双向DC/DC变换器。针对具有强非线性、滞后和参数存在漂移的DC/DC变换器,采用平均状态空间法进行了数学建模及分析,提出了基于电流和电压的双闭环PID控制方案,使用了幅相裕度法对PI参数进行整定,最后设计实验验证了所采用的控制策略。实验结果表明,变换器在较宽的工作范围内实现了零电压开关工作,消除了动态电流变化导致的过充和过放,在较大负载变化范围内实现了95%以上的效率。