子空间辨识

摘要： 风电场并网调压依赖于场内风电机组无功支撑能力,而机组分散运行及其工况差异使场级集总调压动态表征面临很大挑战,不利于场级调压特性监测及调压控制器的改进设计。针对这一问题,本文基于数据驱动时延神经网络算法提出一种风电场全工况下集总调压特性动态等值建模方法。首先,基于风电场集总调压原理及策略分析明确调压响应的输入和输出,根据多工况下调压实验数据,采用传递函数、子空间辨识的线性建模及间隙测度方法评估各工况下调压动态差异度。然后,根据场级调压动态超短时响应特点,提出基于时延神经网络的全工况集总动态等值建模方法。最后,根据东北某风电场调压运行数据进行仿真验证,仿真结果表明,所提方法可高精度逼近具有超短时采样周期的场级集总调压特性,有效提升风电场并网友好性。

摘要： 由于非线性描述函数选定困难,在不同激励水平下会导致时域非线性子空间辨识过程重复繁琐。针对此问题,基于不同激励水平下时域非线性子空间方法重构的非线性恢复力数据和测量的非线性位置响应数据训练神经网络模型,等效代替响应-非线性恢复力映射关系,使得辨识过程不再依赖系统模型,只需已知非线性位置的响应即可获取非线性恢复力,计算效率得以提高。针对非线性系统外载荷难以测量的问题,利用响应-非线性恢复力映射关系的神经网络模型预测非线性恢复力,进一步提出基于神经网络和子空间法的载荷识别方法,并通过间隙非线性结构的数值与实验研究验证了所提载荷识别方法的有效性和可行性。

摘要： 针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)系统发电过程中的分数阶特性,本文提出了一种频域分数阶子空间辨识方法建立PEMFC的分数阶状态空间(FOSS)模型.考虑到时域分数阶的微分形式计算复杂度较大,将时域中的分数阶微分在频域中转化为乘积的形式.首先,采用随机多频正弦激励信号对时域采集的信号进行处理,得到输入输出的频率响应数据;其次,利用频率响应数据构造实、虚部矩阵;接着,通过RQ分解、SVD分解以及最小二乘法求取系统系数矩阵A,B,C,D;由于参数同元分数阶次α、辅助阶次q以及频域采样点数M未知,本文提出了一种GA–PSO算法进行优化,将PSO算法作为主线,加入GA算法中的选择、交叉和变异操作,以进一步提高个体的自适应调整搜索方向、增强全局寻优的能力.仿真结果验证了算法的有效性,频域分数阶子空间辨识方法得到的输出能够较好的跟随实测数据,且优化后的辨识结果误差更小,精确度更高,能够更准确地描述PEMFC的电特性变化过程.

摘要： 在实际包含间隙非线性的复杂结构中,由于间隙不易或无法测量,难以建立准确描述结构特性的动力学模型;即使间隙得到准确测量,也难以获得结构的标称线性系统的模态参数.为此,利用条件逆谱法和时域非线性子空间法,通过非线性系统辨识获得间隙非线性系数,同时获得非线性结构的标称线性系统的频响函数.以一个包含间隙非线性的二元翼段为例,通过数值方法模拟该二元翼段的地面振动试验,利用条件逆谱法和时域非线性子空间法开展该结构的非线性系统辨识.结果表明:两种方法均可准确地辨识结构的标称线性系统,条件逆谱法利用光滑函数近似,时域非线性子空间法利用多个分段线性函数重构,辨识得到间隙非线性系数.

摘要： 针对污水处理过程中重要水质参数BOD5(5天生化需氧量)和COD(化学需氧量)的难以实时在线测量问题,提出了基于遗传算法变量选择的子空间辨识软测量建模方法.先利用遗传算法选出与目标变量密切相关的辅助变量,再结合子空间算法建立目标函数的预测模型.基于加州大学的UCI数据库进行仿真实验,结果表明,结合变量选择后的模型比仅使用子空间建模的模型,其预测精度得到了提高,进一步验证了文中方法的有效性.

摘要： 针对机场巴士运行过程影响因素复杂、难以预测运行时间的问题,建立了一种基于子空间辨识算法的机场巴士运行时间预测模型.首先根据运行过程中所产生的多源大数据,考虑不同时段的乘坐人数、发车间隔、道路拥挤度等因素,建立机场巴士运行过程状态空间模型;然后提取适合描述机场巴士运行过程的特征变量作为模型的输入输出,通过子空间辨识方法对模型进行求解;最后以首都机场巴士的一条实际运营路线作为案例进行仿真分析.计算结果表明,该模型预测平均绝对百分误差和均方误差分别为2.25％和4.77,表现均好于传统的BP神经网络预测模型和最小二乘法辨识模型,具有较好的预测精度,有一定的实际应用价值.

摘要： 针对高速列车在复杂多变环境运行时子空间预测控制器出现性能下降的问题,提出一种基于子空间线性二次高斯(linear quadratic Gaussian,简称LQG)基准的列车预测控制器性能监控算法.首先,使用子空间辨识算法处理列车历史运行数据获得子空间矩阵,设计基于子空间LQG的高速列车预测控制器性能评价基准;其次,通过在线求解列车实时性能指标并与已建立的性能基准进行比较得到评价指标后,对列车预测控制器进行在线评估;最后,对评估结果为列车控制性能下降进行诊断,即建立控制器性能下降模式库,设计基于支持向量机的分类器,对噪声方差变化、过程模型失配、输出约束饱和及控制参数设置不当这4类性能下降源进行训练学习.将测试集输入分类器进行仿真,得到的准确率分别为95.63％,92.49％,90.52％和97.56％,表明该分类器可靠性强,准确率高.

摘要： 绞吸式挖泥船正朝着自动化、智能化方向发展,成为土地复垦和港口开发的重要设备.如何控制横移速度确保输出泥浆浓度稳定是当前的研究热点.挖泥船作业过程中的泥浆浓度受土质、环境、工况等复杂因素影响,其控制过程难以用较精确的数学模型描述.本文针对绞吸挖泥船的实船采集数据,以挖泥船横移速度作为输入,以泥浆浓度作为输出,采用线性回归算法建立挖泥船横移过程的控制模型,并将该模型应用于子空间辨识预测控制器的设计中.在进行绞吸式挖泥船横移控制系统仿真中,仿真结果表明在控制量有约束的条件下,所设计的横移过程控制器在合适的参数下能够使系统快速稳定到目标浓度.从而,保证泥浆浓度的稳定输出,达到提高挖泥船作业效率的目标.

摘要： 磁轴承系统已经被广泛应用于高速旋转机械,尤其适用于特殊环境下工作的旋转机械.子空间辨识算法是一种可以应用于磁轴承系统获得其模型的有潜力的方法.本文通过文献调研,介绍了子空间辨识算法及其在离散或连续时间系统的应用、在此基础上的各种优化算法;通过比较,阐述了各种算法的优缺点.最后,结合磁轴承系统的固有特性,概要地介绍了应用于磁轴承系统的子空间辨识算法,并对未来研究方向做出展望.

摘要： 针对机炉协调系统,提出一种基于子空间辨识和多模型策略结合的数据驱动建模方法.基于多模型建模的分解合成原理,原有非线性系统首先被划分为若干个工作区间,通过获取与各工作区间对应的输入输出数据,子空间辨识的方法被使用以获得局部状态空间模型.随后,利用各局部模型在切换点上的连贯关系,所有局部模型被转化到一组共同的基下,从而获得整体多模型系统.由于其数据驱动特性,该建模方法可以在系统机理,结构未知的情况下,被广泛用于各种类型对象,同时由于所得模型具有状态空间形式,又适用于高级控制器的设计.基于辨识模型,多模型预测控制器被设计用于机炉协调系统的大范围变工况调节.仿真研究证明了方法的有效性.

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： 目前模型预测控制器(MPC)的经济性能评估(EPA)方法多依赖于过程解析的稳态模型，为了更方便有效的对MPC经济性能进行评估，本文提出一种基于子空间辨识的模型预测控制器经济性能评估方法，仅利用过程操作数据即可实现对控制器的经济性能评估，避免了对过程解析稳态模型的依赖性。利用已知过程操作数据，通过子空间辨识求取子空间矩阵，进而得到各输入输出变量间的稳态关系及LQG控制策略下各输入输出变量方差与加权系数的关系并将其直接应用于控制器经济性能优化。在Woodberry塔上的仿真实验验证了该方法的可行性和有效性。

摘要： 本文针对高炉煤气与焦炉煤气混合加压过程,提出一种基于子空间辨识的过程状态与输出关系建模方法.通过分析过程的强耦合特性,以蝶阀前的高炉煤气压力和流量、焦炉煤气压力和流量为过程状态,混合煤气热值和压力为输出,采用子空间辨识方法建立了一个4输入2输出的关系模型.仿真实验表明,建立的模型有效地反映了过程特性,具有较高的辨识精度.

摘要： 在模型预测控制器的设计过程中模型辨识和控制器设计是两个独立的步骤;传统的LQG基准需要一个解析的参数模型来设计LQG控制器,并将其应用到实际过程中才能计算性能评价基准.为了在控制器投入实际应用之前,同时实现控制器的设计和性能评价基准的构造,本文提出一种基于子空间辨识的预测控制器设计及性能评价方法.该方法仅依赖过程历史输入输出数据,利用子空间辨识得到的子空间矩阵,设计预测控制器和构造性能评价指标.最终,在一个统一的框架下实现了预测控制器的设计和性能评价.针对Wood-Berry过程的仿真研究验证了该方法的可行性和有效性.

摘要： 本文粗略介绍了基于状态空间表示的Hammerstein及Wiener系统子空间辨识方法， 在开环情形，及其递推实现。并且初步分析了这些方法的渐近性质。对于Wiener系统，我们则给出了新的构造空间的方法，及有关这个方法的性质.

摘要： 提出了基于在线递推闭环子空间辨识的模型预测阻尼控制器设计方法。通过辨识获得了包含主导低频振荡模式的系统降阶状态空间模型，并依次设计了闭环形式的无限时域模型预测阻尼控制器。该方法克服了基于离线辨识设计的固定参数控制器的固有缺点，解决了由于运行方式复杂多变和参数的不确定性与时变性引起的控制性能降低问题。8 机36 节点系统仿真结果表明，控制器能够满足在线应用的要求，可以有效地抑制系统的区间低频振荡模式，并具有与PSS 和其他预测阻尼控制器相互协调的能力。

摘要： 提出一种电力系统阻尼控制器设计的新方法。利用广域测量信息，闭环子空间算法辨识和在线递推更新包含主导低频振荡模式的系统降阶状态空间模型。基于辨识模型，设计了闭环形式的无限时域模型预测阻尼控制器。中国电科院8机36节点系统仿真结果表明，该控制器具有和传统PSS相互协调的能力，且可以有效地跟踪和适应系统拓扑和运行方式的变化，很好地抑制系统的区间低频振荡模式。

摘要： 提出一种基于典型变量分析(Canonical VariateAnalysis，CVA)状态残差的故障检测方法。典型变量分析能够利用过程数据提取过程状态，进而估计子空间状态空间矩阵，建立过程的子空间模型。根据子空间模型估计的状态与典型变量分析估计的状态存在残差，利用多元统计量对该残差进行监控，能够实现故障检测。在连续搅拌反应器控制系统上的仿真表明，该方法的故障检测灵敏性优于监控典型变量分析状态空间和残差空间的方法，检测速度快于监控典型变量分析状态空间的方法。

摘要： 本发明涉及一种基于数据驱动的子空间模型辨识预测控制方法，包括通过子空间模型辨识方法离线辨识被控对象，获取离线状态空间模型；将获得的离线状态空间模型作为预测模型，基于模型预测控制策略控制系统，改变被控对象的特征值，采集被控对象特征值改变后的在线输入输出数据；通过子空间模型辨识方法在线辨识被控对象，获取在线状态空间模型；更新在线状态空间模型，直至根据在线状态空间模型控制的系统输出值与被控对象的真实输出值的差值小于预设值。本发明在未知系统模型的情况下，通过子空间模型辨识方法求得状态空间系统矩阵的系数，在此基础上，对被控对象进行控制并且更新模型，最终使得被控对象模型辨识准确且稳定运行，达到良好的运行状态。

摘要： 一种基于子空间动态模式分解的机电振荡参数辨识方法，属于非线性随机动力系统技术领域，本发明通过对非线性动力系统进行建模，基于广域监测系统的量测数据，采用子空间动态模式分解方法辨识系统的机电振荡参数，考虑了系统随机响应的动态特性，不仅解决了维数灾和模态混合的问题，而且对随机数据连续辨识的稳定度好，能够有效适应电力系统受小干扰影响的时变特性，具有较高的实际应用价值。

摘要： 本发明提供基于子空间的膝关节外骨骼人机姿态偏差辨识方法及装置，所述方法包括：获取膝关节外骨骼施加的力矩τ；将所述力矩τ输入状态空间模型，获取可用于人体姿态修正的角度信息，其中，所述状态空间模型对膝关节外骨骼关节角度与人体实际膝关节角度进行偏差辨识。本发明通过建立外骨骼关节力矩与膝关节姿态偏差的状态空间模型，利用子空间算法对模型进行辨识，获取修正后的人体姿态数据，从而实现在穿戴外骨骼状态下人体姿态的精确解算。

摘要： 本发明涉及一种子空间系统辨识方法系统，该方法包括：初始化四组输入输出数据矩阵，将第一输入数据矩阵和第一输出数据矩阵合并得第一中间变量矩阵；将第三输入数据矩阵和第三输出数据矩阵合并得第二中间变量矩阵；获得第二输出数据矩阵的行空间沿着第二输入数据矩阵的行空间投向第一中间变量矩阵的行空间的第一投影；获得第四输出数据矩阵的行空间沿着第四输入数据矩阵的行空间投向第二中间变量矩阵的行空间的第二投影；将第一投影划分列块并进行奇异值分解；将第一奇异值分解结果进行聚合；对聚合结果进行奇异值分解获得第二奇异值分解结果；对第二奇异值分解结果、第一投影和第二投影进行聚合获得系统状态空间模型。本发明提高了处理速度。

摘要： 本发明公开了基于子空间算法的海洋水声OFDM信道的盲辨识方法，由接收信号计算的估计值对进行Cholesky分解，得到噪声白化矩阵对进行特征值分解，最小的M个特征值对应的特征向量为gN,...,gN+M‑1，计算得到将进行变换，得到Qi及Q；对Q进行特征值分解，其最小特征值对应的特征向量即满足信道估计值。本发明的有益效果是能够提高水声通信链路的传输效率及传输的可靠性。

摘要： 本发明公开了基于子空间的多信道FIR滤波器海洋水声信道盲辨识算法，本发明所采用的技术方案是信道冲激响应系数通过二次型最小化来求得。本发明的有益效果是适当的样本数就能保证估计精度，尤其当采用少数几个噪声矢量估计信道参数时能满足估计精度，且极大地减小的计算量。

摘要： 本发明公开了一种水电机组模型改进型子空间闭环辨识方法，属于水电机组模型建模与辨识技术领域，将基于PSO参数优化的预测形式简约子空间辨识方法应用于水电机组模型闭环辨识，包含以下步骤：(1)建立带有输出频率噪声的水轮机调速闭环系统模型；(2)考虑了预测形式简约子空间辨识方法(PARSIM‑K)中参数p、f对辨识的影响，并用PSO算法优化参数p、f；(3)使用改进后的算法辨识闭环水电机组空载模型。该方法具有算法快速、可靠性高、易于编程实现等优点，能够根据实际中不同的水电机组模型优化出合适的算法参数，改进后的算法有效提高了辨识精度。

摘要： 本发明提供一种基于迭代学习和子空间辨识的粉体粒度PDF形状建模方法，涉及粉体粒度控制技术领域。步骤如下：1)采集盘磨系统的输入输出数据，包括磨盘间隙、喂料量和粉体粒度PDF形状数据；2)采用RBF‑NN对粉体粒度PDF形状对应的权值进行解耦计算；3)采用迭代学习选择一组最优高斯基函数；4)采用子空间辨识建立权值的线性动态模型；5)结合权值线性动态模型和RBF‑NN对粉体粒度PDF形状的近似，可得粉体粒度PDF形状的动态模型。本发明采用迭代学习选择高斯基函数，使其对粉体粒度PDF形状的逼近误差最小，极大改善了建模效果；使用子空间辨识建立权值线性动态模型，在保证良好建模精度同时降低模型复杂度，特别符合实际应用时对模型简单易用的要求。

摘要： 一种基于子空间辨识的阀控液压缸泄漏判断装置及其判断方法，所述装置包括液压缸、压力传感器、节流阀、回油箱、负载和故障诊断器；所述压力传感器用于测量液压缸活塞两侧的油液压力；所述节流阀用于监测液压缸的外泄漏和内泄漏；所述故障诊断器根据采集的负载位移、油液压力数据，采用子空间辨识算法判断液压缸是否发生泄漏。本发明采用子空间辨识方法计算阀控液压缸的内、外泄漏系数，利用离散时间状态空间模型描述阀控液压缸系统，由此进行阀控液压缸泄漏故障判断，使得计算量减小，且能够准确计算得到系统内、外泄漏系数的估计值，提高了阀控液压缸泄漏故障判断的准确率。

摘要： 本发明公开了一种基于子空间辨识方法的电力系统低频振荡估计的改进方法。该方法采集能观性最强的母线电压相角信号作为系统输出，通过输出矩阵与输入矩阵构建Hankel矩阵，利用奇异值分解方法不仅基于得到奇异值估计模型的阶数，同时得到估计的系统的能观性矩阵；进而得到的系统矩阵的估计值，计算得到该低频振荡模式的频率和阻尼的估计。本发明采用新的阶数确定方法并基于此方法来估计低频振荡模式，使得估计的运算量不仅大大减小了计算量且提高了估计的准确度。