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本文对一个三维的混沌复系统的同步和混沌控制问题进行了研究.首先分析该复系统的基本性质,然后在系统参数未知的情况下,实现了系统的自适应混沌同步和参数识别.数值仿真验证了所设计的控制器和未知参数辨识规则的有效性.最后利用线性反馈控制法实现了系统的混沌控制.
党红刚, 刘晓君
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基于Morris灵敏度分析的储能变流器故障穿越控制参数辨识方法
为提高储能变流器故障穿越(fault ride-through,FRT)控制参数的精确度,增强并网特性仿真分析的准确性,提出一种基于Morris灵敏度分析的FRT控制参数辨识方法。首先,利用RT-LAB对储能变流器搭建硬件在环仿真平台,并进行不同故障条件下的FRT工况作为辨识数据集;其次,采用Morris方法分析各控制方式下待辨识参数的灵敏度,为分步策略提供理论基础;最后,结合动态参数和动态步长策略改进布谷鸟搜索(cuckoo search,CS)算法,依次完成对高灵敏和低灵敏度FRT控制参数的辨识 ...
伍阳阳 +6 more
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针对锁相环中晶体振荡器受温度影响的时变和不稳定等特点,在递推辨识算法的基础上提出一种自校正控制和前馈补偿相结合的方案,即隐式自校正控制方案。该方案根据辨识得到的系统参数设计控制器调节系统,使输出信号方差变化最小。将此算法应用到锁相环的自适应预测模块中,并用MATLAB软件仿真验证此算法,仿真结果表明,使用隐式自校正控制算法后,不仅能优化系统的辨识参数,而且输出信号的变化也趋于稳定,可以满足锁相环中输出信号跟踪输入信号的要求。
杨莎, 朱宇霞, 齐志强, 于涵
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为保证锂离子电池的安全健康使用,需要对锂离子的荷电状态进行实时估计,但由于电池内部复杂的电化学特性,且在辨识过程中辨识结果受温度、荷电状态和充放电倍率等非线性因素影响较大,实现准确的状态估计较为困难。文中首先基于二阶RC等效电路研究倍率充放电对锂电池的影响,另外为保证所建电池模型兼具较高精度和较好的实时性,根据最小二乘法对混合脉冲功率特性测试实验数据完成不同荷电状态下的数据拟合、参数辨识等工作,并依据扩展卡尔曼滤波完成对电池荷电状态的状态估计,并验证扩展卡尔曼滤波具备可实施性 ...
尚彦赟 +4 more
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基于结构的轮胎柔性圆环模型是轮胎动力学建模的重要发展方向,针对阻尼等建模所需结构参数测量困难的问题,提出考虑结构阻尼的锤击实验模态分析、动力学建模和参数辨识方法。首先,开展轴头固定状态下的轮胎面内振动模态实验,获取前10阶固有频率、阻尼比与0~320 Hz频段上的频率响应函数(frequency response function,简称FRF);其次,基于经典二维柔性圆环模型,考虑轮胎充气压力引起的预应力和材料损耗因子,建立改进的环模型动力学方程,推导轮胎径向振动固有频率、阻尼比和FRF表达式;最后 ...
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负荷建模在电力系统的运行和控制方面扮演着至关重要的角色,找到一种有效、可靠的负荷建模参数辨识优化方法具有重要的实际意义。文中基于测量的负荷建模方法提出一种基于佳点集的改进冠豪猪优化算法(ICPO)的负荷模型参数辨识策略。该负荷模型参数辨识策略以PMU实测电压数据为输入,选取综合负荷模型,并通过佳点集优化初始化过程进行改进,以避免陷入局部最优值,通过冠豪猪优化算法(CPO)迭代优化目标函数,获得最优的综合负荷模型参数,从而使得模型能够更好的拟合功率曲线。通过对PMU实测建模参数辨识实例的分析 ...
邢超, 奚鑫泽, 李胜男
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传统的无差拍控制是精确数学模型的控制方法,其控制特性受系统参数变化影响较大。为了提高系统的跟踪准确度,笔者提出在线辨识参数的改进无差拍控制策略。分期实时地修正控制参数,使其对系统参数的变化具有良好的适应性,从而有效地改善了系统的跟随性能。
陈继侠, 陈晓东, 孙辉
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System identification method of pneumatic valve based on relay feedback(基于继电反馈的气动阀门模型辨识方法)
气动阀门的模型辨识是实现控制参数自整定的关键点之一.提出了一种基于继电反馈法的模型识别方法,从一个继电反馈实验的极限周期振荡中提取出其准确的正、反行程的一阶惯性加纯滞后模型.该方法结合气动阀门的实际物理特性,没有任何近似与假设,给出了具体的操作方法与计算公式.对某型号气动阀门进行实例验证并将辨识结果用Matlab进行仿真,通过两者的对照分析,验证了该方法的有效性和准确性.
JINXian-jun(金献军) +1 more
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基于稳定性理论,解析地设计了一类控制器来识别Lorenz混沌系统的三个关键参数.通过将驱动系统和响应系统的误差动态反馈到相应系统来实现两个系统的同步,两个系统很快达到了同步且系统的三个关键参数被快速识别.进一步数值研究结果证明了系统参数发生阶跃时和噪声作用下该方法仍然是有效的.控制器的优点在于当系统达到同步后,取消该控制器,仍然可以较精确辨识,且这种方法具有很强的鲁棒性.
张平伟, 尹训昌, 李娟
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负荷建模在电力系统的运行和控制方面扮演着至关重要的角色,找到一种有效、可靠的负荷建模参数辨识优化方法具有重要的实际意义。文中利用支持向量机(support vector machine,SVM)方法对电力系统负荷进行建模研究,通过高斯径向基函数作为核函数,选择支持向量机模型的基础结构。在模型辨识过程中,以PMU实测电流、电压以及相角数据作为输入变量,以有功功率和无功功率作为输出变量。基于测量的负荷建模方法使用留一交叉验证法(leave-one-out cross-validation,LOOCV ...
邢超, 王朋林, 何鑫, 邓灿
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