分别采用基于传递函数模型、ARX模型及T-S模糊模型对由泵站及比例减压阀组成的线控制动系统进行辨识,辨识出通过PWM指令使比例减压阀输出轮缸压力的阀控系统,并对辨识结果进行模型验证。最后,比较了3种不同方案的系统辨识效果。研究结果对线控制动系统的建模和控制具有一定的实用价值。

火电厂自动发电控制AGC是保障发供电频率和功率平衡的关键。正如非线性是任何系统或多或少都存在的特性一样,AGC控制回路中往往具有大延迟、大惯性环节等非线性特性。本文通过自回归各态历经ARX模型和人工智能领域的BP神经网络,分析AGC控制回路的非线性特性。结果显示BP神经网络在分析AGC控制回路时,输出拟合度高、速度快,表明AGC控制回路具有明显的非线性特性,为AGC控制回路制定控制方案或进行系统辨识提供参考。