子空间状态空间系统辨识(4SID)方法是近年来出现的一种用于辨识线性振动系统动态特性的时域技术.它直接由输入/输出数据矩阵序列,通过基本的代数运算求取系统模型.本文概要地介绍了子空间系统辨识方法及其运算步骤,并应用该方法对一已知模态参数的桁架结构进行了仿真计算,得到了准确的辨识结果.

HVAC领域的节能设计和最优化控制一直是目前研究领域的热门话题,尤其由于直燃式溴化锂机组运行中的能耗问题,使得对它的模型研究更显得重要.由于这个系统高度的非线性,耦合性,多变量性,传统的辨识方法不能很好的解决这个问题,所以本文提出采用神经网络方法来辨识这样一种模型系统,并且结合实际的实验数据和厂家提供的性能数据,利用前馈型网络结合BP算法辨识得到了一个可以很好模拟实验的神经网络模型.

为提高压电陶瓷驱动的微定位工作台的模型精度，提出了一种基于动态递归神经网络的建模方法。压电陶瓷具有极高的位移分辨率，但存在着迟滞非线性。分析了压电陶瓷驱动器的结构和特性，利用动态神经网络的自反馈结构和自学习能力，建立起工作台的网络模型，通过在线调整模型结构和参数，减小了工作台的建模误差。测量工作台的定位数据对网络模型进行了训练，实验结果表明，当工作台最大行程为80μm时，平均定位误差0．07μm，最大误差0．09μm，比采用静态网络模型有了一定的提高。

针对固定翼飞行器无法在复杂多变飞行环境中始终处于最优气动构型的缺陷,提出能够根据飞行环境参数自适应变形的机翼设计理念。设计了一款通过刚性翼盒偏转实现变形功能的机翼,通过面元法耦合XFOIL黏性修正器进行气动模型仿真计算,对该机翼的气动特性进行分析;并在此基础上设计变形机翼舵机风洞试验平台,搭建测试采集系统,对航模舵机驱动变形的气动伺服系统进行低速风洞试验,通过子空间辨识法获得了气动伺服系统的数学模型,并通过比例积分微分(PID)控制结合Smith预估控制算法的方式进行舵机补偿控制。最后根据得到的变形机翼气动数据和舵机频响特性,以优化气动性能为目标设计了一款基于舵机补偿的自适应变形机翼反馈控制系统,可以实现在复杂环境中的舵机补偿和自适应变形,对后续变形机翼的设计提供了参考。

比例压力控制系统是某一测控系统中的重要组成部分,通过系统辨识,建立该比例控制的数学模型,为制定测控系统的控制方案提供了重要的依据。

为研究气动比例控制系统的动态特性,针对该系统的非线性特性,对系统进行了机理建模研究。为便于进行定性分析,对该数学模型进行了线性化处理。通过系统辨识,消除了在机理建模中因泄漏、气体压缩及压力损失等引起的误差,证明了所建模型的正确性。

本文论述了比例减压阀数学模型辨识的试验设计与辨识方法 ,该方法具有较高的工程应用价值。

舵机作为船用重要部件,是保证船舶航行和操控的关键。目前液压舵机在大型船舶上被广泛使用,大型液压舵机在应用是面临着参数非线性,负载变化等问题,因此,在设计过程中需要对其进行系统参数辨识,以精准设计其控制器。为实现高效设计控制器,应用蚁群算法对其进行系统参数辨识,首先根据数学模型推导舵机的动态方程,然后对一组信号的输出和系统响应进行辨识,根据辨识的结果对控制模型进行修正。为大型液压舵机的设计和系统参数辨识奠定了理论基础。

研究了用伪随机信号进行系统辨识的相关滤波原理讨论了消除系统输出端稳态输出干扰、随机干扰及突变干扰的原理和逆重复伪随机信号参数的选择依据.在线辨识了某平整机液压自动厚控系统(HAGC)的频响特性模型所采用的方法适应于其他工程领域.

比例压力控制系统是某一测控系统中的重要组成部分，通过系统辨识，建立该比例控制的数学模型，为制定测控系统的控制方案提供了重要的依据。