针对基于部件级航空发动机稳态建模过程中完整、准确的航空发动机部件特性数据往往难以获取,建模时间长等现象,提出使用实验数据进行辨识建模的方法;为了建立航空发动机的稳态模型,通过对某轻型飞机实验台的飞行实验数据进行分析整理,提出使用BP神经网络对发动机重要参数进行建模,同时使用粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)对BP神经网络的权值和阈值进行优化。最后,使用改进粒子群优化算法(Improved particle swarm optimization algorithm,IPSO)对传统粒子群优化算法进行改进,仿真结果表明IPSO-BP网络建立的发动机模型精度更高,稳定性更好。

加速度计离心试验中,为了更精确的得到加速度计的模型系数,比较研究了3种辨识方法：最小二乘方法（加权最小二乘）、总体最小二乘方法和EV模型方法。通过仿真得出在输出噪声和输入噪声为白噪声或者近似白噪声且离心机精度优于1×10-5的情况下,最小二乘与其他2种辨识方法辨识精度相当。最后通过试验对比了最小二乘方法与加权最小二乘方法,得出在此精度下,加速度计离心机试验的数据处理,应用加权最小二乘方法最为合适。

对MEMS加速度计的温度模型与其倾角的相关性进行分析,提出了一种无需精确控制加速度计位置,借助普通恒温箱即可完成的温度模型辨识方法,并根据辨识结果设计温度补偿软件方案。实验结果表明,温度补偿可使加速度计测量输出的稳定性提高一个数量级,补偿效果明显,模型辨识方法有效。将温度模型用于某小型无人机航姿测量系统中,缩短了系统启动时间,并有效的提高了姿态测量精度。

结合加速度计在重力场的试验,推导出正交双加速度计在离心机下的g2观测方程,并用总体最小二乘法进行模型辨识。仿真结果表明,正交双加速度计测试方法在离心机试验中能够消除转角误差;当系统矩阵存在小扰动时用总体最小二乘法可消除影响。从测试方法和辨识理论两方面提高了加速度计的标定精度,为高精度惯性仪表的测试提供了试验指导和理论基础。

复杂系统数学模型的建立,采用传统的计算方法需要对整个系统的每个子系统进行详细的分析计算,往往需要耗费大量的时间;作者利用Lab VIEW与Matlab系统辨识工具箱对气动位置闭环控制系统进行模型参数辨识,得到复杂系统的数据模型,大大节省了系统数学模型建立的时间;作者对所建立的模型进行阶跃响应特性分析,从曲线可以看出辨识的模型能较好地实现阶跃响应,说明此方法建立的模型是有效的。

为提高机械液压装置设计效率,降低生产成本,建立其全生命周期管理平台,需构建机械液压装置数学模型;常规的机械液压装置大多是线性定常高阶系统,时域分析方法在建模过程中存在较多局限性;文章采用频响分析方法,以某机械液压装置控制回路为研究对象,通过频响分析仪,进行机械液压装置建模,并对获得的模型精度进行仿真验证;将频域辨识模型与实物试验数据进行对比,验证了模型的精度,证明了频域建模的有效性,为后续机械液压装置控制系统全数字仿真与硬件在回路仿真提供了基础。

为优化四通阀控非对称液压缸系统的动态特性,开展控制器优化设计研究。通过AMESim-MATLAB联合仿真的方法开展模型辨识,所构建的传递函数模型的位移误差平均值仅为4.31 mm,具有较高的准确度。基于伯德图进行系统的频域分析,结果表明所构建的系统是稳定的,但灵敏度和响应速度较差。设计两种最优PID控制器,基于遗传算法的最优PID控制器响应速度最快,其延迟时间、上升时间和最大超调量分别为0.152 s、0.323 s和3.43%,基于一阶模型延迟近似的最优PID控制器具有较高的控制精度,其延迟时间、上升时间和最大超调量分别为0.396 s、0.438 s和0。两种控制器均有效地改善系统的动态特性。

针对目前气动人工肌肉数学模型建模过程较为复杂的问题，提出一种气动人工肌肉的实验模型辨识方法。以气动人工肌肉-质量系统为实验对象，对其输入气压与气动肌肉收缩量之间的关系模型进行实验辨识研究。采用欠阻尼二阶系统来描述气动人工肌肉充气与排气过程的动态响应．并利用实验数据对模型参数进行辨识。最后基于辨识得到的模型进行气动人工肌肉的位置控制，实验结果验证了模型的有效性。

针对电液加载试验系统力加载跟踪控制问题,分析了电液加载系统的组成及工作原理,建立了系统动力学模型,并对动力学模型的准确性进行了验证。在此基础上,首先使用了速度反馈补偿控制器抑制外部干扰,其次利用递推增广最小二乘法(Recursive Extended Least Square,RELS)及零相差跟踪技术(Zero Phase Error Tracking,ZPET)设计出系统逆模型,进行前馈逆补偿控制,然后考虑速度反馈存在的微分问题,设计了内模控制器,最后利用电液加载试验台进行了力加载控制策略的试验研究。试验结果证明,与传统PI控制器相比,提出的改进前馈逆补偿力加载控制算法可以更有效地抑制系统外部干扰,提高力加载的跟踪精度。

通常电液位置伺服系统控制器的开发，需通过辨识被控对象数学模型来确定控制器参数。控制器的实现一般采用嵌入式系统，但是在控制器开发阶段直接采用嵌入式系统，存在辨识过程的实现和控制器参数确定困难，开发周期长等问题。基于xPC半实物仿真技术，提出直接将MATLAB/Simulink快速构建的控制算法转化为xPC目标机可运行的代码，并在目标机上通过数据采集卡获得控制对象的状态变量，上传至xPC宿主机；结合MATLAB中的系统辨识工具箱，辨识得到电液位置伺服系统的数学模型，从而确定复合控制器参数，实现了电液位置伺服系统快速控制原型设计。