本文研究了瞬态高温测量用薄膜热电偶的动态校准问题。利用脉冲激光产生温度脉冲,根据基于预测误差法参数辨识理论,采用MATLAB程序建立了薄膜热电偶动态辨识模型,并计算了该模型的参数;利用辨识模型计算得到了薄膜热电偶的阶跃响应和时间常数,解决了动态校准参数识别问题。

建立了回热器的有源网络模型,并以毛细管数作为辨识参数对网络的H矩阵进行了系统辨识.

针对扑翼飞行器面向控制建模时无法直接测量气动参数并精确建立气动模型的问题,传统BP网络辨识法依据扑翼飞行器试飞数据,使用BP网络计算当前气动参数,再结合扑翼飞行器动力学模型计算其飞行状态,与试飞数据比较后,将误差经扑翼飞行器动力学模型反向传播至BP网络来更新网络参数。实验表明传统方法计算精度较低,且动力学模型复杂度高,存在梯度消失问题,为此提出一种基于双BP神经网络的气动参数辨识方法。该方法首先采用一个BP网络对扑翼飞行器动力学模型进行逆向辨识,为后续气动参数辨识提供理想网络计算模型,再结合批量随机梯度下降法用另一BP网络将扑翼飞行器柔性等非线性因素综合到待辨识气动模型中,实现扑翼飞行器气动参数辨识。实验结果表明所提双BP神经网络法在辨识精度、模型复杂度和模型训练时间等方面均优于传统BP网络法...

桥式起重机吊运过程中所产生的游摆,是吊运过程中必须克服的。从桥式起重机的模型辨识试验出发,通过试验法获得桥式起重机的动力学模型。在防摆控制器设计方面,提出利用广义预测控制整定PID参数的方法,使得传统的PID控制器能够有效地抑制和消除起重机吊钩的游摆。仿真和试验结果均表明:这种PID控制器的设计方法是正确而有效的,对于实现起重机无人值守的自动控制具有重要意义。

采用连续小波变换的方法，在大型结构模态参数辨识方面提出了系统化的辨识流程，并对相近的频率所造成的辨识难点提出了解决的办法。通过三自由度模型模态参数的辨识，表明连续小波变换对于大型结构的模态参数辨识准确度高，具有现实意义。

为了实现大扭矩液压制动器的精确控制,首先研究了双喷嘴挡板伺服阀的结构及工作原理,建立了其力学、电磁学及流体力学的平衡方程,并根据被控负载的特性最终推导出摩擦制动器的闭环传递函数;然后,采用系统辨识的方法推导出闭环传递函数模型的结构参数,得出摩擦制动器的精确模型;最后,搭建了摩擦制动器惯性试验台架,并通过样机试验验证了模型的正确性。

基于反馈误差学习法、小波分析理论并结合面向控制的辨识思想 ,提出了一种神经网络在线学习补偿自适应控制结构。基于被控过程的小波变换结果信息利用反馈误差学习法调整控制参数。利用“参征器”实行监督控制 ,避免控制器的输出产生振荡或进入饱和状态。工程应用表明 ,该方法将过程辨识和“参征器”引入神经网络的学习和控制中 。

基于反馈误差学习法、小波分析理论并结合面向控制的辨识思想提出了一种神经网络在线学习补偿自适应控制结构.基于被控过程的小波变换结果信息利用反馈误差学习法调整控制参数.利用"参征器"实行监督控制避免控制器的输出产生振荡或进入饱和状态.工程应用表明该方法将过程辨识和"参征器"引入神经网络的学习和控制中可有效地提高系统的控制品质.

文章对液压定位控制器的系统工作特性进行了"黑箱"系统辨识研究,分析了液压定位控制器在弹性载荷条件下的动态响应特性,并对辨识模型进行了仿真验证,取得了比较理想的结果.

以“铁马工程”项目中的液压振动台为背景，通过由符合工业标准的PXI数据采集卡得到的现场数据进行分析，建立立体式数据库，对液压振动系统进行辨识，从而获得与实际系统较为匹配的ARMAX数学模型，并做了模型检验与对比；分析结果表明该数据采集系统采集的数据有效，辨识模型能够较准确的反映液压振动台的实际性能，为液压振动系统的控制与控制算法的设计提供了必要的理论基础。