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。

为了精确在线辨识橡胶复合挤出机控制过程中主要干扰变量与内部耦合关系,更好地实现对挤出机温度压力耦合系统的精准控制,采用RBF神经网络进行系统辨识研究,同时结合PSO算法引入GA算法中编码、杂交、交叉、变异等概念,设计了混合型PSO算法进一步优化RBF神经网络,完成对温度压力耦合系统的精准在线辨识。借助MATLAB软件进行神经网络训练,辨识系统耦合关系,同时与混合型PSO算法优化神经网络权值所辨识的效果进行对比。试验结果表明:采用混合型PSO算法优化RBF神经网络训练效果更佳,可以实现RBF神经网络高精度系统辨识;混合型PSO算法优化RBF神经网络应用于挤出机温度压力控制系统辨识,可以在一定程度上提升系统的辨识精度以及挤出机械的智能化水平。

为了解决气动位置控制系统的精确定位,提出了一种基于AIC准则的气动位置控制系统辨识。通过对气动位置控制系统分析,建立了系统数学模型,并进行了线性化处理。基于AIC准则建立了白噪声和有色噪声两种模型,找到了满足两种模型最小的阶次,采用增广最小二乘法实现对有色噪声参数的无偏估计;通过自相关系数检验了系统残差序列的白色性,验证了气动位置控制系统辨识模型的可靠性。实验结果表明:当幅值分别为1000 A和1200 A时,两种系统的传递函数基本等价,说明在相同阶次的逆M序列且幅值在一定范围内,不同系统对模型参数的辨识影响较小。

为研究轨迹误差的影响因素及规律,进行加工路径优化和轨迹误差预补偿,并提出一种基于辨识模型的轨迹误差预测方法。采用所建立的数控系统前瞻插补模块对G代码进行插补处理,获得离散位置指令;通过进给系统辨识模型对插补后的位置指令进行加工仿真,得到输出位置;根据插补位置数据和仿真得到的输出位置数据对加工轨迹误差进行计算。仿真结果表明:该方法可以快速计算数控机床联动加工时的轨迹误差值和分布情况,为轨迹误差的成因及规律分析、刀具路径的优化及轨迹误差预补偿的实施提供方法和数据支持。

分层注水工艺技术的不断提升,提高油田水驱整体效益发挥了重作用。针对现有已桥式偏心、桥式同心为主体的高效测调分注工艺存在无法监测历史配注数据、现场调配工作量大等问题,提出一种基于系统辨识的存储式智能堵塞器,通过存储在芯片内的数据实现了压力和流量的历史数据实时监测,单片机唤醒监测实现定周期内自动调配,并且根据井管与地层的压差流量和压差的换算公式实现压差与流量的系统辨识,进而得到堵塞器水嘴开度的流量特性。最后运用了MTALAB进行数据分析及系统仿真,证实了该智能堵塞器的可靠性能,能更好的完善油田分层注水高效测调技术。

电液比例控制系统由于控制模型的参数无法准确获取,存在难以实现高精度、响应速度快和抗干扰能力强的控制系统的问题,本次研究采用最小二乘系统辨识法与智能PID控制相结合,有效地解决电液比例压力控制系统的难题。首先建立电液比例压力控制系统的理论模型;其次,在理论模型的基础上,根据系统单输入和单输出的实验数据,采用最小二乘系统辨识法,获得电液比例压力控制系统的传递函数;然后,根据传递函数模型,采用MATLAB软件求解非线性方程组得到系统模型参数;最后,采用智能PID控制方法,对控制系统进行仿真。仿真数据表明,本次研究成果对于工业中电液比例压力控制系统具有较好的指导作用。

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。

介绍了MATLAB环境下的神经网络工具箱实用方法着重介绍了在系统辨识的应用以RBF网络为例介绍了网络的初始化训练和仿真函数给出了网络结构的设计和辨识结果的输出.

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.

通过建立先导式电液比例减压阀的数学模型和Simulink模型,通过对Simulink模型施加正弦扫频信号,获得系统的频率特性,并采用加权最小二乘曲线拟合法对系统进行辨识,给出了出系统数学模型的辨识参数,将系统的辨识模型与Simulink模型进行了对比仿真,验证了辨识模型的准确性,为以后比例减压阀的控制提供合适的系统描述。