在线辨识

摘要： 准确辨识空调负荷模型的参数是挖掘其节能及需求响应潜力的重要基础,当前研究大多采用精度较差的离线辨识方法。为此,基于数据驱动思想,提出一种变频空调模型参数在线辨识方法。首先,建立了数据驱动的空调负荷模型参数在线辨识架构。然后,基于空调负荷模型提出数据驱动的在线辨识机制和方法。其中,数据驱动的在线辨识机制设计为基于参数显著变化事件驱动的参数更新判别机制和基于历史参数波动范围的参数动态阈值设定机制,在该机制下通过粒子群优化算法建立了快速在线辨识方法。最后,通过实测环境,验证了所提在线辨识方法的有效性,与离线辨识方法相比,所提方法极大地提高了计算速度及准确度,可满足在线应用需要。

摘要： 由于已有算法未能进行数据降噪,导致查全率和查准率偏低,运行时间较长。提出一种分布式供热管网运行数据异常在线辨识算法,通过基于贝叶斯的小波降噪方法对供热管网运行数据进行降噪处理。利用数据融合异常辨识特征进行分布式供热管网数据特征识别,构建特征提取模型。使用空间欠采样技术对数据特征进行重组,提取数据在线辨识的统计特征量,进而通过数据异常分布状态完成数据异常在线辨识,同时引入布谷鸟搜索算法进行在线辨识的自适应寻优,获取最终的辨识结果。仿真结果表明,所提算法能够有效提升查全率和查准率,同时有效降低运行时间。

摘要： 在电机实际运行的过程中,电机的参数会受到温度和磁路饱和程度等因素的影响而发生变化,从而导致伺服系统控制效果降低,甚至可能损坏电机;因此需要通过参数辨识获取电机的参数,以保证控制效果;通过离线辨识获取静止状态下和稳定运行状态下的电机参数,并将其作为在线辨识的初值使用;基于模型参考自适应算法在线辨识电机参数;以旋转坐标系下直交轴电流方程作为参考模型,通过采集的电压、电流和转速等参数辨识电机的电阻和电感;在Matlab中搭建可实时改变参数的电机模型,并用模型参考自适应模块进行在线辨识,通过仿真验证了该方法的有效性。

摘要： 永磁同步电机的转动惯量影响伺服系统速度环的响应性,进而影响伺服系统的控制性能。针对转动惯量变化时速度环响应性差的问题,采用基于惯量辨识的永磁同步电机PI参数自整定的方法来解决。通过电磁转矩和转速的关系表达式,基于带遗忘因子的最小二乘法对转动惯量进行在线辨识。将辨识后的结果对速度环的PI参数进行实时调整,确保系统具有良好的动态性能。在Simulink环境下建立仿真模型。结果表明,方法提高了转速的跟踪性和转换响应性。

摘要： 本文建立了冷水机组模型、水泵模型及冷却塔模型,采用大数据挖掘分析方法在线辨识设备性能参数,通过差分进化算法求解中央空调水系统总能耗最低(系统COP最大),采用PLC编程将运行策略植入定制的自动控制程序软件内,据此建立一套无人值守智能化控制系统,即时动态优化模拟出该建筑在全年负荷情况下高效机房内各个设备运行参数并统计输出年运行能耗,实现制冷机房的高效率低能耗运行。

摘要： 电池荷电状态(SOC)估计的准确性受到电池模型精度的影响。为了提高复杂工况下电池SOC估计精度,比较基于遗忘因子递推最小二乘法-扩展卡尔曼滤波(FFRLS-EKF)和双扩展卡尔曼滤波(DEKF)联合算法的三元锂电池SOC估计方法。分别利用FFRLS和EKF算法在线辨识电池模型参数,然后与EKF算法联合进行三元锂电池SOC估计。在动态应力测试(DST)工况下,两种联合算法的SOC估计结果表明:FFRLS-EKF联合算法的估计误差在2.49%之内,DEKF联合算法的估计误差在2.62%之内;FFRLS建立的电池模型精度更高,端电压平均误差为0.37 mV。

摘要： 针对航天器质量特性在线辨识问题,建立了适用于航天器转动惯量辨识的数学模型,分析了其可辨识性和数据采样时间的影响机理。基于渐消记忆递推最小二乘辨识理论,提出了一种改进递推最小二乘法的在线辨识方法,较传统辨识手段具有工程应用性强、跟踪效率高的优点。为了验证所提出的在线辨识方法的正确性与可行性,提出了一种基于三轴气浮台的地面全物理仿真试验系统,能够真实模拟外太空微干扰力矩微干扰力的空间动力学环境。全物理仿真试验表明所提出的算法的辨识精度优于96.2%,和理论分析精度(98.4%)相符,从而验证了所提出的航天器质量特性在线辨识方法具有实用性强、精度高、收敛速度快的优点,对航天器质量特性在线辨识的算法设计和地面验证具有一定的参考应用价值。

摘要： 为了实现飞行控制参数的在线更新以及飞行器故障的在线检测,提出了一种支持控制参数在线优化的气动参数实时辨识方法,通过对噪声方差的在线估计,判断参数是否发生突变,进而通过修改协方差矩阵,保证递推最小二乘法的收敛速度和辨识精度,实现在线高精度辨识。最后,基于某飞行器对该方法进行了仿真验证,并与传统辨识方法进行对比,说明了该方法对时变参数有较强的辨识能力,验证了该方法的有效性。

摘要： 本文以高供高计专变用户为对象,根据配电自动化设备和用户计量装置采集到的实时数据,提出一种新的在线窃电自动辨识系统,实时分析异常数据,以电压、电流和功率因数等指标为判据,通过分别判断电流、电压和接线方式是否正常,及时发现窃电行为,判断出窃电类型,进行现场的取证、查处,解决长期以来窃电查处较为被动的问题,可在线实时辨识高供高计用户的窃电行为,提高电网企业线损治理水平,维护正常的供用电秩序,保障国有资产不流失。

摘要： 根据电池在某型混合动力无人机中的应用需求,针对锂离子电池的荷电状态估计进行研究,采用在线参数辨识的方法,实时修正模型辨识参数,结合自适应扩展卡尔曼滤波算法(AEKF)迭代判断算法中误差均值与方差,对基于二阶戴维宁等效电路模型的SOC结果进行有效判断。通过开展电池的恒流放电以及变化电流脉冲试验,利用实验数据与仿真结果对比分析SOC估计算法的正确性和精确度。结果表明:在线参数辨识的AEKF与EKF相比,AEKF的SOC估计结果与实际值更接近,在恒流工况下误差保持在0.5%以内,在变化电流工况下仍可以保持在0.8%以内,精确度得到了极大提升,具有较强的抗干扰性。

摘要： 在异步电机间接矢量控制系统中,电机定子电流和转子磁链的点乘值可以作为设定物理量来构成一个模型参考自适应系统,实现转子时间常数的在线辨识.但是模型参考自适应系统中比例积分调节器参数的选取缺乏理论依据,同时该方案的稳定性也需要深入分析.为此,本文首先建立该点乘值的稳态误差方程,揭示了该方案的物理本质;然后借助李雅普诺夫线性化理论,建立了该方案的小信号模型,并指出当转子磁链估计准确时,点乘方案是电机全运行区间内稳定的;同时分析了比例积分调节器参数对转子时间常数收敛动态过程的影响,这为调节器参数的优化选取提供了设计思路和理论依据.仿真和实验结果证明了本文理论分析的正确性.

摘要： 研究基于锅炉液位模型的控制策略,针对锅炉系统具有较强的非线性与时滞性,锅炉液位模型参数随之产生较大误差,直接影响控制精度,提出一种采用递推最小二乘法参数辨识的方法保证参数的精确度.递推最小二乘法通过极小化误差平方和的方法较为精确的估计辨识模型参数,具有.实验应用MCGS组态软件在线获取实时阀门开度与实时液位值,进行递推最小二乘法辨识参数.实验结果表明,递推最下二乘法适用于锅炉液位模型参数的在线辨识.

摘要： 针对我国多空压机站房供气的大规模压缩空气管网系统的用气调度问题,本项目通过深入分析管网中压缩空气的流动特性及管网中压缩空气压力与流量的联动规律,建立管网结构、压力损失及流量波动等因素共同影响下的供气管网动态数学模型,并确立一套在线辨识该数学模型关键参数的方法.以此为基础,本项目进一步分析压缩空气生产、输送和消耗过程的动态特性,针对企业用气特点,剖析多源大规模压缩空气系统中压缩空气高效、节能调度的机理;采用控制空压机群加卸载和调节管网节流阀开度的方法,在保证用气压力安全的前提下,探求一种基于供气管网数学模型关键参数在线辨识的节能调度策略制定方法,解决多源压缩空气系统由于调度不善而造成巨大能量损失的问题.本项目的研究为提高钢铁、化工、电力等大型企业中普遍存在的多源大规模压缩空气管网的用气调度的合理性,避免由于负载不匹配及压力损失等造成的浪费提供了改善手段,具有重要的学术研究价值和工程应用价值.

摘要： 针对励磁系统建模普遍采用的离线试验法存在参数滞后及无法完全反映动态特性的问题,论文提出利用励磁系统同步智能组件技术并结合粒子群优化辨识算法,进行励磁模型参数在线辨识.文中首先介绍了发电机励磁系统智能组件的概念及其实现其参数辨识原理,然后基于粒子群优化算法建立了励磁系统参数辨识的实现步骤和流程图,最后应用实测数据进行了算例分析验证,并将算例辨识结果作为仿真模型的设定值,对比了5％阶跃响应条件下的现场实测结果与仿真结果,对比结果表明本文提出的基于同步智能组件数据结合粒子群优化算法具有较高的励磁系统参数在线辨识适应能力和辨识精度.

摘要： 笔者深入分析了基于神经-模糊系统的辨识算法,并改进了一种基于T-S型神经-模糊系统(Modified TS-type neural-fuzzy system,MTSNFS)的在线辨识算法.模。它通过一种改进的自组织竞争学习算法来进行结构辨识。在模糊推理环节，引入补偿操作，使模糊推理更加智能。以根据当前运行数据自动地确定模糊规则的数目和初始参数,参数学习采用的是一种混合学习算法.将这种在线辨识算法用于Box-Jenkins煤气炉的辨识中,并和其他算法进行比较.仿真结果表明,该在线辨识算法可以很好地跟踪热工过程的动态特性,同时结构紧凑.因此,可以用于复杂热力系统的在线建模和预测中.

摘要： 为提高电力系统低频振荡实时监测的水平，该文 在讨论基于ARMA及广域实测类噪声信号的低频振荡模 式辨识方法的基础上，给出了一种基于奇异值分解的 ARMA模型定阶方法；提出了在辨识出ARMA模型参数之后采用ARMA谱估计以识别低频振荡主导模式；最后 结合工程实际提出了基于广域测量系统的低频振荡模式 在线辨识框架，其主要包括：数据预处理、基于ARMA 模型及滑动窗的低频振荡模式参数追踪以及大扰动下动 态响应信号的辨识策略等。通过对测试系统时域仿真以 及南方电网广域实测所得的类噪声数据进行分析，表明：该文所述方法可以准确辨识低频振荡的主导模式，特别 是对于弱阻尼模式的参数辨识精度较高，具有很高的实 用意义。

摘要： 本文对轧辊偏心补偿方法进行粗略的分类,并讨论这些类别的基本特征.提出一种简单有效的在线算法,补偿回路采用正交检波器和鲁棒跟踪微分器协同工作的方法将轧辊偏心信号检测出来,回路的辨识和补偿结合在一起,因而对轧制过程知识和额外传感器的要求都被降到最低.仿真和现场实验证明该算法能够适用现代轧机的偏心补偿,能提高厚度质量.

摘要： 基于电容测量和最小二乘支持向量机,提出了一种小管道油水两相流流型辨识方法。首先利用电容传感器获得反映小管径油水两相流流型变化的电容测量信号,然后采用时域统计与傅里叶变换的方法对所获电容测量信号进行特征量提取,最后将所提取的特征量输入到基于最小二乘支持向量机的流型分类器中进行在线辨识。分别在内径为3.1mm和4.0mm的小管道上进行了油水两相流实验,实验结果表明,所提出的流型辨识方法是有效的,对6种典型的小管径油水两相流流型,其辨识准确度均达到88％以上。

摘要： 子空间辨识方法是确定多输入多输出系统状态空间模型的有效方法，算法在线实施的关键在于QR分解和SVD分解更新算法的效率。将Updating和Downdating操作有效结合的滑窗QR分解，能够减少QR分解中不必要的重复步骤，提高数据压缩的计算效率。基于Weinstein-Aronszajn行列式Interleaf定理和Spe ctrum-Slicing定理的快速部分SVD分解，能够根据已知的奇异值奇异向量及更新信息，快速准确地确定新的奇异值和奇异向量，避免在线辨识时SVD分解的重新计算，且计算复杂度比基本SVD分解低一阶。将滑窗QR和快速部分SVD分解用于在线PO-MOESP子空间辨识算法的自适应更新，仿真研究证明了算法的有效性。

摘要： 针对微振动陀螺仪存在的制造误差以及本身参数易受环境影响，从而导致输入角速率难以测量的问题，提出了一种新颖的自适应方法来获取输入的角速率以及微陀螺仪的各项参数。该方法通过对微陀螺仪的数学模型进行变换，设计出一种新型的自适应辨识器，在线实时更新微陀螺仪角速率估计值。估计值的自适应律基于李雅普诺夫方法设计，保证了辨识器的全局渐近稳定性。在控制输入包含２个不同频率分量的的条件下，辨识器的各项估计值输出都能够渐近收敛到各自的真值。采用Matlab/simulink来搭建仿真模型，仿真实验的结果验证了该自适应方法对微陀螺仪角速率等各项参数测量的有效性和可靠性。

摘要： 本发明公开了一种适用于在线同步发电机参数辨识的参数可辨识性分析方法。本发明利用参数对同步发电机在线参数辨识的输出状态的灵敏度构建相对海森矩阵，通过利用相对海森矩阵分析参数对辨识目标的影响来评估参数的可辨识性，并能根据参数的辨识性对不可辨识参数进行排序，克服了传统同步发电机参数可辨识性分析的不足。本发明只用计算一次参数对输出的灵敏度，重复利用灵敏度信息，便可快速、便捷的分析参数可辨识性，可以直接应用于在线同步发电机参数辨识领域，可提升在线参数辨识结果的准确性。

摘要： 本发明公开了一种适用于在线同步发电机参数辨识的参数可辨识性分析方法。本发明利用参数对同步发电机在线参数辨识的输出状态的灵敏度构建相对海森矩阵，通过利用相对海森矩阵分析参数对辨识目标的影响来评估参数的可辨识性，并能根据参数的辨识性对不可辨识参数进行排序，克服了传统同步发电机参数可辨识性分析的不足。本发明只用计算一次参数对输出的灵敏度，重复利用灵敏度信息，便可快速、便捷的分析参数可辨识性，可以直接应用于在线同步发电机参数辨识领域，可提升在线参数辨识结果的准确性。

摘要： 本实用新型实施例提出了基于在线阻抗辨识的辨识电路，属于控制领域，包括连接在电网上的逆变器，在电网和逆变器之间的每相线路上均连接有电阻Rd和电容Cd；在辨识电路中还设有电流控制器，电流控制器的电流输入端分别与每相线路相连，电流控制器的输出端与逆变器的输入端相连，在电流控制器的电压输入端分别与每相线路相连，在电压输入端出还设有加法器和锁相环PLL；在电流输入端和电压输出端处还连接有阻抗辨识单元，阻抗辨识单元的输出端与加法器相连。通过在辨识电路中增加了用于注入电流扰动脉冲的加法器，进而根据扰动脉冲产生的相应信号进行阻抗计算的电路，能够避免外界环境对阻抗计算带来的影响，从而提高阻抗计算的精确性。

摘要： 本发明涉及一种输电线路参数在线辨识系统及其辨识方法，其技术特点在于：包括依次连接的数据接收模块、稳态数据处理模块和参数辨识模块；所述数据接收模块用于实时接收省调WAMS系统前置机发布的PMU量测数据，并筛选出要辨识的输电线路遥测数据；所述稳态数据处理模块用于对所述数据接收模块输出的输电线路遥测数据进行稳态处理，剔除遥测坏数据和暂态数据并生成5分钟断面的稳态数据；所述参数辨识模块利用稳态处理后的PMU实测数据对输电线路参数进行精确辨识计算，将得到的精确辨识计算结果作为最终输电线路稳态辨识参数，并验证输电线路在线辨识参数的精度。本发明能够在线准确辨识出输电线路运行的参数，辨识精度高、实用性强。

摘要： 本发明涉及一种无刷直流电机转子位置的在线辨识系统及其辨识方法，系统包括直流电压源、功率管驱动电路、三相桥式逆变器、起动控制器、位置辨识器和无刷直流电机，直流电压源连接三相桥式逆变器的电源端，起动控制器的输出端连接功率管驱动电路的输入端，功率管驱动电路的输出端连接三相桥式逆变器的控制输入端，三相桥式逆变器的输出端连接无刷直流电机，无刷直流电机内部的霍尔传感器连接位置辨识器的输入端。起动控制器采用“预定位+升压恒频+恒压恒频”起动方式，位置辨识器在电机恒速运行时记录霍尔信号边沿对应的给定转子位置角，经计算得到实际转子位置角。本发明实现成本低，完成周期短，实用性强，适用于批量化生产的场合。

摘要： 本发明涉及一种垂直起降火箭在线轨迹规划的动力学特性在线辨识方法，将发动机响应特性近似为二阶环节，并用纵向视加速度和加速度指令输入递推最小二乘算法辨识发动机参数，实时更新发动机工作特性，提升了在线轨迹规划模型的精度。本发明将受环境影响严重的姿态响应特性和风干扰因素描述成二阶传递函数形式，并用横侧向视加速度和加速度指令输入递推最小二乘算法辨识对应的响应参数，在线轨迹规划时考虑响应特性和干扰的影响，提升控制的精度和鲁棒性。

摘要： 本发明涉及一种输电线路参数在线辨识系统及其辨识方法，其技术特点在于：包括依次连接的数据接收模块、稳态数据处理模块和参数辨识模块；所述数据接收模块用于实时接收省调WAMS系统前置机发布的PMU量测数据，并筛选出要辨识的输电线路遥测数据；所述稳态数据处理模块用于对所述数据接收模块输出的输电线路遥测数据进行稳态处理，剔除遥测坏数据和暂态数据并生成5分钟断面的稳态数据；所述参数辨识模块利用稳态处理后的PMU实测数据对输电线路参数进行精确辨识计算，将得到的精确辨识计算结果作为最终输电线路稳态辨识参数，并验证输电线路在线辨识参数的精度。本发明能够在线准确辨识出输电线路运行的参数，辨识精度高、实用性强。

摘要： 本发明涉及一种无刷直流电机转子位置的在线辨识系统及其辨识方法，系统包括直流电压源、功率管驱动电路、三相桥式逆变器、起动控制器、位置辨识器和无刷直流电机，直流电压源连接三相桥式逆变器的电源端，起动控制器的输出端连接功率管驱动电路的输入端，功率管驱动电路的输出端连接三相桥式逆变器的控制输入端，三相桥式逆变器的输出端连接无刷直流电机，无刷直流电机内部的霍尔传感器连接位置辨识器的输入端。起动控制器采用“预定位+升压恒频+恒压恒频”起动方式，位置辨识器在电机恒速运行时记录霍尔信号边沿对应的给定转子位置角，经计算得到实际转子位置角。本发明实现成本低，完成周期短，实用性强，适用于批量化生产的场合。

摘要： 交流永磁伺服系统的在线转动惯量辨识装置及辨识方法，属于伺服电机控制技术领域。它解决了现有对电机的转动惯量辨识均是在离线状态下辨识负载机械系统转动惯量，无法根据系统当前状况实时调整系统控制参数的问题。本发明装置由位置控制器、速度控制器、转矩控制器、电机和负载单元、光电编码器、微分单元、正弦信号生成器和转动惯量辨识单元组成；方法为在电机系统的生产运行过程中，向位置环电机给定位置信号注入幅值较小的谐波指令，提取相应频率分量的电机位置角及转矩控制信号，实现对转动惯量的在线辨识。本发明适用于交流永磁伺服系统的在线转动惯量辨识。

摘要： 本发明涉及一种垂直起降火箭在线轨迹规划的动力学特性在线辨识方法，将发动机响应特性近似为二阶环节，并用纵向视加速度和加速度指令输入递推最小二乘算法辨识发动机参数，实时更新发动机工作特性，提升了在线轨迹规划模型的精度。本发明将受环境影响严重的姿态响应特性和风干扰因素描述成二阶传递函数形式，并用横侧向视加速度和加速度指令输入递推最小二乘算法辨识对应的响应参数，在线轨迹规划时考虑响应特性和干扰的影响，提升控制的精度和鲁棒性。