结构辨识

摘要： 大功率LED光度输出不仅与操作电流大小有关,且受传热过程的时滞时变不确定因素影响难以预测.针对传统机理建模存在参数提取困难、模型适应性弱等缺点,提出基于模糊神经网络建模算法,从而构建以操作电流、热沉温度、环境温度为输入,光通量为输出的调光模型.模型结构和参数依据在线数据进行调整,通过递推学习,模糊规则得到增量式完善,进而不断逼近实际动态过程.结果 表明,利用该方法构建的调光模型与参考模型理论值相对误差小于3％,与其他模型相比,结构更加紧凑,预测精度更高.

摘要： 使用激波装配法时,初始激波是否准确将会对计算过程产生影响.为了确定初始激波的位置,提出了一种新的流场结构辨识算法.该算法以捕捉法计算得到的流场作为系统观测数据,根据密度、压力等参数从该数据中获取激波和接触间断等流动特征周围的网格节点作为离散点集.通过将该离散点集分割成若干子区域,在各子区域内进行分片拟合,最终将离散点集拟合成连续光滑的实体模型,并将此作为初始激波面.在二维方法的基础上,通过引入单位球模型成功将该辨识算法拓展到三维应用.结果表明,采用该方法获得的间断曲面(激波和接触间断)与捕捉法流场中的间断分布吻合较好,作为初始间断面用于装配法可快速得到收敛解.该方法解决了应用激波装配法时确定初始间断面的难题.此外,该方法还可用于网格自适应方法.选择不同流动参数,可以获得相应流场特征结构的空间曲面,在此曲面的基础上可进行网格局部加密或重剖分.该流场结构辨识算法用于网格自适应具有网格尺度自由设置的优势.%A new surface extraction method named source-rays method is proposed to locate and shape initial shock wave surface for shock-fitting algorithms.In this method,the flow field data acquired by the shock-capturing schemes are used as the observed data,and the grid nodes with the features such as shock waves and contact discontinuities are obtained as a discrete point set according to the parameters of density,pressure and others.The discrete point set is finally assembled into a continuous smooth surface by being segmented into several subsets for fragment fitting.Based on the two-dimensional method,this identification algorithm is extended to three-dimensional application by introducing a unit sphere model.The discrete points are fitted to a series of triangular patches with determined connection relationship by a unit sphere,and a smooth continuous surface can be assembled.The results show that the feature surface (shock wave and contact discontinuity ) obtained by the source-rays method coincides with the discontinuous distribution in the flow field calculated by the shock-capturing schemes.By using the extracted feature surface as the initial shock wave surface,the convergence solution can be quickly obtained in shock-fitting algorithm.In addition,this method can also be used in the adaptive mesh refinement procedure.According to different flow parameters,the spatial surfaces of the corresponding flow field structures can be obtained.Based on these surfaces,the mesh grid can be locally refined.This flow field feature surface extraction method has the advantage of grid scale set arbitrarily for mesh adaptation procedure.

摘要： The similarities between the general expression for the linear and nonlinear auto-regressive model with exogenous inputs (GNARX) and Volterra series model,and the internal links between the GNARX and the autoregressive model with exogenous inputs (ARX) were analyzed.According to the structure characteristics of the GNARX model,a structure pruning algorithm based on parameters' rate of standard deviation was proposed and applied to model structure identification for the GNARX model.With simulation,the feasibility and effectiveness of the method was verified.Finally,the GNARX model together with the proposed structure identification method was applied to structural damage detection for a steel plate.The results show that the GNARX model,whose structure was identified with structure pruning algorithm based on parameters' rate of standard deviation,has the highest identification accuracy of structural damage.This indicates the superiority of the GNARX model and its structure pruning algorithm applied to structural damage detection.%分析了带有外部输入的线性/非线性自回归模型一般表达式(GNARX)与Volterra级数模型的相似之处,以及GNARX模型与带外部输入的自回归模型(ARX)之间的内在联系.根据GNARX模型结构特点,提出了一种基于参数离差率的结构剪枝算法,并用于模型结构辨识,通过数据仿真,验证了方法的可行性和有效性.最后,将GNARX模型结合提出的结构辨识方法,应用于钢板的损伤识别.结果显示,基于参数离差率的结构剪枝算法辨识GNARX模型结构,其损伤识别精度最高,体现了GNARX模型及其结构剪枝算法应用于结构损伤识别的优越性.

摘要： 生物学探究的基因关联是类似于因果关系的本质联系,要解决的关键问题是寻找一种可以描述本质联系的方法.针对Dialogue for Reverse Engineering Assessments and Methods第3次竞赛项目(DREAM3)中的大肠杆菌(E.coli)基因调控网络结构辨识问题,提出一种基于再生核希尔伯特空间(RKHS)的统计独立性度量方法——Hilbert-Schmidt独立性准则(HSIC).此方法是一种基于分布的非参数独立性度量方法,并不要求数据符合某种特定分布,不以分类率、模型简单度等外部条件作为约束条件,同时非参数定量地描述变量之间的联系程度.对大肠杆菌基因表达数据的实验结果显示,尽管数据集中的时间序列数据样本很小,并且只提供了较弱的和类型复杂的调控信息,但HSIC方法仍能较好地辨识出这种较为隐含且复杂的调控关系.对比计算显示,在3种数据规模下,采用HSIC方法辨识结果的AUROC值高于Granger Causality(GC)方法23个百分点,高于参与此竞赛的第1名3.9个百分点,而且在计算效率上亦高出其所使用的微分方程法3个数量级.

摘要： 本文综述二型模糊系统辨识方法的研究与发展现状。首先简单回顾二型模糊集合与二型模糊系统的基本知识;其次从结构辨识与参数辨识两个方面来研究二型模糊系统辨识方法;最后指出了现阶段存在的不足与未来的发展方向。

摘要： 日益凸显的气候变化和能源问题对电力行业提出了低碳化发展的迫切要求。文中根据电力系统碳排放的产生机理，剖析了电力行业碳排放的结构及其影响因素，建立了基于增量分析法的电力系统碳排放结构辨识与评价方法，并提出了按照碳排放结构评价其低碳化贡献的方法。根据国内“2020年非化石能源消费比重提高到15％”的发展目标，从电力碳排放构成分量中挖掘出可对该目标作出贡献的部分，建立了电力系统低碳目标贡献率的计算方法。以广东省为例，计算了该省2010年至2020年间碳排放的构成及其对中国2020年能源低碳化发展目标的贡献率，验证了所提出方法的效果。%The key points, difficulties, and developments of distributed energy resources and energy efficiency as seen at the 21st International Conference on Electricity Distribution （CIRED 2011） are presented. The introduction mainly focuses on four directions, i.e. distributed generation（DG）/distributed energy resource （DER） planning and studies, control of networks with DG/DER, customer side development and DG/DER technology. These topics are hoped to help engineers and researchers widen their vision in related research fields and deepen their understanding of the problems, opportunities, and challenges faced by the distribution system, and finally to promote the R＆D and engineering application of smart grid technologies in China.

摘要： T-S model is sum of linear subsystems and its weight product, which is able of approaching arbitrary nonlinear systems. T-S model global optimal identification scheme is presented based on Genetic Algorithm (GA) and Support Vector Machine (SVM). Structure and parameter identification of T-S model is realized by GA at the same time. Evaluation function is structure risk minimum, which considers model complexity and identification error. The algorithm advantages are high precision and good generalization of identification. The simulation result illustrates the effectiveness of the proposed method.%T-S模型把一个非线性系统当做多个线性子系统与其权重乘积之和,能够逼近任意非线性系统.提出基于遗传算法和支持向量机的T-S模型全局优化辨识方法,利用遗传算法同时辨识T-S模型的结构和参数,以结构风险最小化作为辨识的评价指标,综合考虑模型复杂度和辨识误差,辨识精度高,泛化能力强,仿真结果证明了算法的有效性.

摘要： To improve the effectiveness of the existing fuzzy identification method, a structure identification method based on moving rating was proposed for T-S fuzzy model. The main work is as below. Firstly, the moving rates for S-type,Z-type and trapezoidal membership functions of T-S fuzzy model were defined,and compared with proposed moving rate and the existing grade of the membership function, the proposed moving rate is more effective. Next,T-S fuzzy reasoning method based on moving rating was proposed, and the identification methods for premise and consequence based on moving rate were proposed for T-S model. Finally,the proposed identification method was applied to the fuzzy modeling for the precipitation forecast and security situation predictioa Test results, compared with existing method and fuzzy neural network algorithm, show that the proposed method significantly improves the effectiveness of fuzzy identification, and reduces the number of rule and identification error.%为了提高现行模糊辨识方法的有效性,提出了基于移动率的T-S模糊模型的结构辨识方法.主要工作如下:首先,定义T-S模糊模型的S型、Z型和梯形隶属函数的移动率,将此移动率与现行的隶属度相比较可以看出,提出的方法比较有效；然后,定义基于移动率的T-S模糊推理方法,并且提出基于移动率的前提和结论部分的T-S模型的辨识方法；最后,将提出的识别方法应用于降水量和安全形势的预测模糊建模.测试结果表明,与现行方法和模糊神经网络算法相比,该方法明显提高了模糊辨识的有效性,减少了规则数目,并降低了辨识误差.

摘要： 本文针对自适应神经模糊推理(ANFIS)系统的结构辨识问题,提出了基于决策树的改进CART算法.改进算法引入了递归最小二乘估计器,对线性模型可降低计算量,并采用模糊技术处理不连续边界问题.由于隐含权值归一化,该算法能够快捷地对自适应神经模糊推理系统进行结构辨识.通过辨识仿真,表明了该技术辨识速度快,简捷方便,为ANFIS的结构辨识提供了行之有效的途径.

摘要： 线性系统的结构辨识主要依据模型残差来人工判断.这不仅引入了判断误差,同时也使该方法难于投入实际应用.针对这一问题,本文提出一种修正的逐步回归法,用于对有色噪声环境下的线性系统建模.该方法将各回归变量按对输出的"贡献"排队,通过判断"贡献"的显著性来决定是否选入回归方程,从而能够同时决定模型的阶次、系统纯时延和模型参数.该方法具有计算量小、适应性强等优点.仿真试验验证上述结论.

摘要： 本文分析了尺度函数多分辨率逼近性以及与T-S模糊系统结构的相似性,提出基于多分辨率分析的模糊系统(MAFS).在此基础上,利用B-样条尺度函数作为模糊隶属函数具有紧支撑性、多分辨率逼近的特性,从时-频域局域化角度,采用WTMM技术,给出了模糊系统结构辨识算法.仿真结果验证了这种模糊系统在不影响辨识精度情况下,模糊隶属函数具有模糊语义的完备性和可解释性,同时表明该结构辨识算法的正确性和有效性.

摘要： 该文研究了通过检验线性时序模型参数的二、三阶矩估计方法来辨识系统的线性度。

摘要： 本发明涉及光纤结构(700)，其包括在光纤芯(710)外面的一个或多个折射率干扰(750，760)，用于辨识关系结构中的高阶模。本发明还涉及用于辨识一个或多个高阶模的方法、具有辨识光纤结构的高阶模的配置以及具有辨别光纤结构的高阶模的装置。

摘要： 本发明涉及一种神经网络系统的控制器结构及其自动辨识与自动提高系统控制精度的结构。其中神经网络系统控制器结构包含神经网络控制结构、系统控制中线性无关的基函数结构、相应权与权值的分析迭代训练结构；根据可覆盖控制范围的样本，调节神经网络基函数的权值，在实际控制中对期望输出值进行神经网络修正处理，以提高输出控制精度。一种神经网络系统辨识结构，其特征在于：包含神经网络辨识结构、系统辨识中线性无关的基函数结构、相应权与权值的分析迭代训练结构；根据可覆盖控制范围的样本，调节神经网络基函数的权值，使用神经网络的基函数与权值重构控制系统的描述函数。

摘要： 本发明公开了一种永磁同步电机参数辨识方法及其辨识装置和辨识系统。所述控制方法包括以下步骤：控制测功机以预设速度带动永磁同步电机转动，以及向永磁同步电机发送电流值为I

摘要： 一种辨识系统，包含一资料库、一辨识集成电路、一第一处理单元以及一致动器。该资料库用于储存辨识资料；该辨识集成电路用于产生一辨识码；该第一处理单元耦接至该资料库，并用于接收该辨识资料及该辨识码，及判断该辨识码与该辨识资料是否匹配并产生判断结果；该致动器耦接至该辨识集成电路；其中该辨识集成电路包含一第二处理单元，且依据该判断结果，该第二处理单元选择性地控制该致动器。

摘要： 本发明提供一种具备应用辨识结构的心内科用康复带结构，涉及康复带领域，以解决现有的心内科康复带在使用的时候，长时间使用之后，药粉容易凝聚在一起，进而导致药效下降，无法充分利用，缺少控制药粉混合结构的问题，包括主体；所述主体为康复带本体，且主体为弹力材质，主体内部安装有滑块；滑块，所述滑块为安装机构，滑块的内侧固定有安装机构，滑块为T形结构，且滑块嵌入在导槽的内部，滑块的内端安装有安装板。药粉潮湿，或被压扁之后，可以通过人力逐次按压拉板，使移动板的齿条可以在顶头的齿轮槽内部移动，使旋转杆以及顶头可以同时旋转，使旋转杆外侧的请协办可以与药粉接触搅拌混合，使药粉可以蓬松，使吸收效果更好。

摘要： 本发明涉及光纤结构(700)，其包括在光纤芯(710)外面的一个或多个折射率干扰(750，760)，用于辨识关系结构中的高阶模。本发明还涉及用于辨识一个或多个高阶模的方法、具有辨识光纤结构的高阶模的配置以及具有辨别光纤结构的高阶模的装置。

摘要： 本发明涉及一种神经网络系统的控制器结构及其自动辨识与自动提高系统控制精度的结构。其中神经网络系统控制器结构包含神经网络控制结构、系统控制中线性无关的基函数结构、相应权与权值的分析迭代训练结构；根据可覆盖控制范围的样本，调节神经网络基函数的权值，在实际控制中对期望输出值进行神经网络修正处理，以提高输出控制精度。一种神经网络系统辨识结构，其特征在于：包含神经网络辨识结构、系统辨识中线性无关的基函数结构、相应权与权值的分析迭代训练结构；根据可覆盖控制范围的样本，调节神经网络基函数的权值，使用神经网络的基函数与权值重构控制系统的描述函数。

摘要： 本实用新型一种辨识结构及应用有辨识结构的燃气阀，其主要有两部分，第一部分为辨识结构，其包括：辨识凸部包含位于顶面的辨识面、位于底面的罩盖面；及至少一支架一端接设于罩盖面边缘处，另一端则以垂直延伸并远离罩盖面，又至少一支架远离罩口的一端周面凸设卡抵块；第二部分为前述应用于燃气阀，包括有：阀体一端凸设有芯轴；旋把螺锁于该芯轴，旋把顶面凹设组装槽并于底面贯设套孔，芯轴插入套孔内螺锁组合，且旋把相对芯轴轴向升、降位移，另外组装槽槽底另设至少一穿孔；利用辨识面与旋把顶面齐平与否，快速辨识桶装瓦斯为开启、关闭。

摘要： 本实用新型提供了一种辨识结构及具有辨识结构的燃气开关，其中该具有辨识结构的燃气开关包括有本体、旋钮以及辨识杆，辨识杆可活动的设置于旋钮，且辨识杆抵靠在本体上，转动旋钮切换于开启状态与封闭状态时，旋钮与本体的阀芯同步螺旋位移，使得旋钮相对本体靠近或远离，以致转动旋钮带动阀芯于前述封闭状态，造成辨识杆部分穿露于旋钮外侧，而转动旋钮带动阀芯于开启状态，该辨识杆未穿露于旋钮外侧，如此可方便判断出目前燃气开关为开启状态还是封闭状态。

摘要： 本发明涉及一种通过图案辨识及结构辨识的铸件识别来改善基于自动化机器铸造方法的质量的装置及方法，所述方法具有以下特征：在期望的铸造模型(12)已被注入并被传感器和摄像头监视时，以及在该铸造模型已被用力打开时，利用图案辨识和图案跟踪识别每一个成品铸件，移除任一毛刺，以及将铸件送到喷射清洗过程。