逆模型

摘要： 磁流变阻尼器作为车辆智能悬架系统的核心元件,其逆模型的精度是影响车辆悬架减振控制性能的主要因素。文中针对全地形车悬架系统中磁流变阻尼器的滞回非线性导致建模精度低的问题,提出了采用基于改进的Gath-Geva聚类的模糊T-S建模方法。通过MTS试验机对磁流变阻尼器在不同工作频率、幅值和激励电流下的输出力进行测试和分析。基于试验测试结果和T-S模糊推理方法,建立了阻尼器的逆向模型。采用改进Gath-Geva聚类方法对建立的T-S模糊模型参数进行辨识,获得了激励位移、速度、阻尼力和控制电流之间的关系,提高建模精度和参数辨识速度。最后,通过试验对所提出的模糊非线性建模方法进行验证。结果表明,文中方法对阻尼器的控制电流具有较高的预测精度,电流预测值与实验值的均方根误差仅为0.0088 A。

摘要： 力矩促动器的迟滞非线性降低了系统的控制精度。为了解决该问题,建立了可以精确描述该迟滞现象的模型并提出了合理的补偿控制方案。首先,根据迟滞曲线的非中心对称的特性,基于Prandtl-Ishlinskii模型对力矩促动器的迟滞非线性进行分段建模,并采用LMS算法进行模型参数的优化辨识,模型预测误差的RMS值为0.08111N。然后,通过PI模型的解析逆模型进行补偿控制。实验结果表明,采用逆模型补偿后,力矩促动器输出力误差的RMS值从1.888N降低到0.2596N,误差的方均根值降低了86.25%,有效保证了系统的控制精度。

摘要： 为了解决航空发动机双通道电子控制器(EEC)两个通道均发生故障时如何评估通道健康度,从而选择主控通道的问题,论文提出了基于逆模型计算发动机推力敏感度的方法,量化不同信号故障对发动机推力的影响程度,依据推力敏感度来评估双通道健康度,协助主控通道选择,最终提高系统的安全性.

摘要： 为改善超临界机组的协调控制品质,研究了基于动态模糊神经网络(DFNN)的机组负荷与主汽压特性逆模型建模方法,借助火电机组全范围仿真机获取的仿真数据进行离线建模.以上述模型为基础,提出一种模型离线训练与在线校正相结合的协调系统DFNN逆控制方案,编制了实时控制算法.通过与仿真机进行实时双向数据交换,开展了详细的协调控制仿真试验.结果表明:采用DFNN逆控制,机组在大幅变工况下负荷与主汽压响应的快速性与机组原PID控制相比有较为显著的提高,有效改善了机组的协调控制品质.

摘要： 针对含间隙的强非线性系统难以建立较准确数学模型的问题,以含间隙曲柄滑块机构为对象,提出了一种表述接触力的非线性弹簧阻尼模型.首先,运用Nikravesh非线性弹簧阻尼碰撞模型,对含间隙曲柄滑块机构进行了动力学建模;然后,根据逆模型理论,对其建立了含间隙的曲柄滑块机构逆模型;最后,将其与理想的曲柄滑块机构进行对比,就实际机构间隙带来的误差分别进行逆模控制和PID加逆模控制来补偿间隙引起的系统误差.理论分析及研究结果表明:运用Nikravesh非线性弹簧阻尼碰撞模型对含间隙曲柄滑块机构进行动力学建模,该法具有较高的精度,使解决问题的难度大为降低;仿真结果和实验测量结果之间的误差处于合理范围之内,经补偿后提出的逆模型误差补偿策略的精度可以提高52.1％以上;该建模方法和误差补偿策略具有较强的工程应用价值,可以作为数学建模和误差补偿的有效途径.

摘要： 压电驱动器固有的迟滞特性,以及其他动态特性严重地影响其跟踪性能.循环神经网络能够准确拟合非线性系统,并且具有记忆存储能力,本文设计了一种循环神经网络对压电驱动器的迟滞特性进行建模,进而得到能够准确模拟输出位移和输入电压之间关系的逆模型,并据此对压电驱动器进行前馈补偿.此外,考虑到建模误差以及其他扰动对驱动器跟踪精度的影响,本文设计了一种单神经元自适应比例-积分-微分控制器,对压电驱动器进行跟踪控制,从而实现对期望信号的准确跟踪.实验结果验证了所建立模型的精度以及控制器的跟踪性能.

摘要： 过热汽温是燃煤锅炉运行中的关键参数,必须控制在规定范围内,过高或过低都会直接影响机组的安全经济性.由于大容量锅炉机组经常处于深度调峰大幅变工况运行,且过热汽温系统是一个典型的非线性、大惯性、大时延的被控对象,通常采用传统PID控制,往往很难获得满意的控制效果,因此智能控制的发展为过热汽温的控制提供了很好的研究方向.提出一种基于双神经网络逆模型的屏式过热器汽温控制方法,以克服屏式过热器蒸汽温度控制方法对机组大范围变工况适应性差,特别是当锅炉存在严重偏烧,导致喷水后汽温接近饱和蒸汽区时导前温度失灵的问题,从而增强工况适应性,有效应对喷水后蒸汽接近饱和区时温度对喷水量不敏感,引起屏过出口汽温控制效果变差的问题.

摘要： 基于模型跟踪的直升机控制系统设计在国外已经有多年的研究,其研究成果在多种直升机上已经进行了应用,并取得了较好的效果.逆模型是模型跟踪控制系统中的关键模块, 决定了控制系统的性能.在基于模型跟踪的控制系统设计中,直升机逆模型的计算是一个难点.如何得到比较准确的逆模型,是模型跟踪控制系统设计中需要解决的重要问题.本文提出了两种适用于模型跟踪控制中逆模型的计算方法,并分别进行了仿真验证.结果表明,该逆模型的计算方法效果良好,能够满足直升机模型跟踪控制系统的使用要求.

摘要： 非线性系统的逆模型辨识建模是近年来得到快速发展的一种重要设计方法，但要实现复杂、未知和不确定的非线性对象的有效建模，除了非线性对象具有可逆性外，还必须其建模方案合理可行、逆模型结构、性能良好。为此基于神经网络(ANN)的非线性映射等特性，设计了非线性系统的ANN逆模型建模方案，基于EFRA(ExponentialForgetting and Resetting Algorithm)算法，对ANN逆模型在线训练，获得满足一定要求的ANN逆模型。通过大量仿真研究，证明了所设计的建模方案是合理的，ANN逆模型的EFRA算法对提高建模效果和控制系统的性能是有效的。

摘要： 支持向量机是基于统计学习理论的一类机器学习方法，当前在很多领域都已发挥了重要作用.本文研究了Hammerstein逆模型的支持向量机辨识方法.首先利用二进制伪随机序列将解除线性环节和非线性环节的耦合，然后利用支持向量回归方法得到非线性环节的逆.最后利用实验研究了不同参数对辨识性能影响。

摘要： 本文针对一类状态不可直接测量的非线性时变系统,提出基于BP神经网络逆模型的状态观测器,可以对系统的状态进行实时观测,理论分析和仿真结果表明,这种状态观测器可以很好地观测系统的状态.

摘要： 再入飞行器飞行环境复杂，具有大空域、强非线性、强耦合的再入飞行特性，基于小扰动原理的经典线性控制理论难以适应再入控制系统的要求，提出了一种新的将模糊滑模控制与动态逆控制相结合的鲁棒控制方法，首先采用内外环动态逆将非线性飞行器对象近似解耦成一阶线性系统，再由模糊滑模变结构控制给出动态逆的输入信号，以消除由动态逆建模和系统干扰带来的跟踪误差，从而使得系统对姿态进行高精度跟踪。最后，在Matlab/Simulink中进行了仿真验证。仿真结果表明，此控制系统对姿态指令输入有很好的跟踪效果，且具有较强的鲁棒性。

摘要： 讨论了神经网络在非线性系统控制中的应用.针对一类典型的非线性系统，采用基于BP算法的神经网络设计了模型参考自适应控制器和非线性逆模型辨识器.通过引入非线性逆模型，消除了系统的非线性部分，使其近似线性化.目的在于改善非线性被控对象对参考模型输出的跟踪效果，并以此为依据进行了Matlab仿真.对电弧炉三相电极调节系统的仿真结果表明，神经网络自适应控制的跟踪速度明显优于PID控制，并且提高了系统的动态性能.

摘要： 超磁致驱动器的迟滞非线性特性是影响信号跟踪精度的主要因素。对所设计的超磁致驱动器用传递函数和频率无关迟滞模型串联建立了频率相关特性。采用Duhem模型对超磁致驱动器建立频率无关的迟滞模型。对Duhem模型进行可逆性分析的基础上,建立了超磁致驱动器的迟滞逆模型。利用建立的迟滞逆模型与传递函数的相位补偿共同构成PID反馈控制的前馈环节来补偿迟滞非线性。实验结果表明,该逆模补偿方法能够有效地降低非线性迟滞特性对超磁致驱动器位移输出精度的影响。

摘要： 提出了一种基于Wiener模型的非线性预测控制方法.通过引入非线性部分的广义回归网络逆模型,将非线性预测控制转化为线性预测控制,用线性优化算法解决非线性预测控制问题,避免了复杂的非线性优化.仿真实验表明了该方法的有效性.

摘要： 针对变风量空调系统机组侧存在强耦合、非线性和时变性的特点,根据实际的实验条件,对机组侧两个回路(送风温度和二氧化碳浓度控制回路)进行了仿真实验研究,结果表明:以神经网络为工具,对多输入多输出非线性动态系统的逆模型进行辨识,具有相当高的精度;同时开环解耦效果也很好,为实际的解耦控制系统设计奠定了基础.

摘要： 针对机械手臂控制问题,研究基于CMAC神经网络的机械手臂实时控制方法,设计CMAC神经网络控制系统.仿真结果表明,CMAC神经网络控制系统可以在保证机械手位姿良好的情况下跟踪给定的参考轨迹,能够逼近机械手臂的逆运动学模型。在实验的基础上,找到了物理地址大小与权值修正算法中学习率之间的关系,分析了控制系统中关节角优化算法对控制系统输出的影响。

摘要： 本发明的螺旋型逆渗透膜组件的构成特征是具有多个袋状逆渗透膜、配置在前述逆渗透膜内部的渗透液流路材料和插入前述逆渗透膜间的多个供给液流路材料，它们以只有前述逆渗透膜内部与透孔连通的状态缠绕在表面具有透孔的中空管的外周面；前述供给液流路材料是多个线状物互相交错而形成的四边形网眼连成的网状体；前述四边形网眼的4个交叉点中，相对的一组交叉点与前述中空管的轴线方向平行配置；前述中空管的轴线方向和垂直方向的前述交叉点间的间隔为X、前述轴线方向的前述交叉点间的间隔为Y时，X和Y同时满足2mm≤X≤5mm和X≤Y≤1.8X的关系式。

摘要： 本发明公开了一种逐层逆化识别模型的生成模型训练方法，以图像生成为例，通过逐层逆化现有的识别模型（如在VGG、Inception‑v3、ResNet等），从而稳定地训练生成对抗模型，使得其中的生成模型能够生成逼真的指定类别的图像。逐层逆化指：对识别模型从输出层到输入层，逐层地以输出层的输出加随机因子作为生成种子，以真实图像特征提取至本层的输入作为真实样本，以本层及其后的识别模型的各层直至输出层作为监督器，指导训练生成对抗模型。本发明的方法不仅适用于构建图像生成模型，声音、文字等其他数据的生成模型同样可用本发明方法进行构建。

摘要： 本发明的螺旋型逆渗透膜部件的构成特征是具有多个袋状逆渗透膜、配置在前述逆渗透膜内部的渗透液流路材料和插入前述逆渗透膜间的多个供给液流路材料,它们以只有前述逆渗透膜内部与透孔连通的状态缠绕在表面具有透孔的中空管的外周面;前述供给液流路材料是多个线状物互相交错而形成的四边形网眼连成的网状体;前述四边形网眼的4个交叉点中,相对的一组交叉点与前述中空管的轴线方向平行配置;前述中空管的轴线方向和垂直方向的前述交叉点间的间隔为X、前述轴线方向的前述交叉点间的间隔为Y时,X和Y同时满足2mm≤X≤5mm和X≤Y≤1.8X的关系式。

摘要： 本发明涉及一种基于逆黑盒及逆电磁对偶模型的PT一次电压重构方法，包括通过PT采集电力系统的二次电压信号并将其分为低频电压分量和高频电压分量；对高频电压分量采用逆黑盒模型进行重构一次电压，得到一次电压高频电压分量；对低频电压分量采用逆电磁对偶模型进行重构一次电压，得到一次电压低频电压分量；将一次电压高频电压分量和一次电压低频电压分量整合，得到电力系统的一次电压。该方法通过对PT采集二次电压信号划分的高频电压分量和低频电压分量分别采用逆黑盒模型和逆电磁对偶模型处理，得到一次电压高频电压分量和一次电压低频电压分量后将其相加得到一次电压，得到的一次电压不受PT采集过程中失真的影响，数据准确率高。

摘要： 本发明涉及一种肝气逆证、PMS肝气逆证病证结合大鼠模型刺激仪。本发明的刺激仪，包括有单片机定时器与数码显示电路、脉冲宽度调制与控制电路、变频电路、脉冲幅度测量与数码显示电路、输出与连接电路、电源电路、音频刺激电路和刺激笼；所述刺激笼固定有正极和负极接线端子。本发明的有益效果是：具有造模准确，实现了数字化控制和适时的时钟监测监控，实现了输出模值的数字化和大动态范围的脉冲调节幅度。该仪器人机操作界面友好，方便直观，具有全数字化操作，精度高，全隔离，操作安全、可靠、方便的特点。

摘要： 本发明公开了一种逐层逆化识别模型的生成模型训练方法，以图像生成为例，通过逐层逆化现有的识别模型（如在VGG、Inception‑v3、ResNet等），从而稳定地训练生成对抗模型，使得其中的生成模型能够生成逼真的指定类别的图像。逐层逆化指：对识别模型从输出层到输入层，逐层地以输出层的输出加随机因子作为生成种子，以真实图像特征提取至本层的输入作为真实样本，以本层及其后的识别模型的各层直至输出层作为监督器，指导训练生成对抗模型。本发明的方法不仅适用于构建图像生成模型，声音、文字等其他数据的生成模型同样可用本发明方法进行构建。

摘要： 本实用新型涉及一种肝气逆证、PMS肝气逆证病证结合大鼠模型刺激仪。本实用新型的刺激仪，包括有单片机定时器与数码显示电路、脉冲宽度调制与控制电路、变频电路、脉冲幅度测量与数码显示电路、输出与连接电路、电源电路、音频刺激电路和刺激笼；所述刺激笼固定有正极和负极接线端子。本实用新型的有益效果是：具有造模准确，实现了数字化控制和适时的时钟监测监控，实现了输出模值的数字化和大动态范围的脉冲调节幅度。该仪器人机操作界面友好，方便直观，具有全数字化操作，精度高，全隔离，操作安全、可靠、方便的特点。

摘要： 本发明一个实施例的逆模型计算装置及方法，将输入所述观测目标系统的时间序列的输入值和从所述观测目标系统输出的时间序列的输出值作为时间序列数据进行记录；使用所述时间序列数据来建构用于算出未来时刻的输出值的判定树；将具有以所述未来时刻的输出值作为被说明变量的值的叶节点从所述判定树进行检测；将对应从所述根节点至所述检测到的叶节点的路径的规则中包含的说明变量的条件作为用于得到所述输出值的条件来获取。

摘要： 本发明一个实施例的逆模型计算装置及方法，将输入所观测目标系统的时间序列的输入值和从所述观测目标系统输出的时间序列的输出值作为时间序列数据进行记录；使用所述时间序列数据来建构用于算出未来时刻的输出值的判定树；将具有以所述未来时刻的输出值作为被说明变量的值的叶节点从所述判定树进行检测；将对应从所述根节点至所述检测到的叶节点的路径的规则中包含的说明变量的条件作为用于得到所述输出值的条件来获取。

摘要： 本发明提供一种自适应逆控制方法，用于控制被控系统，包括：接收理想输出信号Yr和所述被控系统的输出信号Y，计算两者的偏差e(t)；对偏差e(t)进行Lyapunov自适应控制律计算，得到理论输出信号Yc；根据偏差e(t)、输出信号Y和理论控制信号Uc，对克里金逆模型进行模型修正和参数修正；以及根据所述理论输出信号Yc与外界扰动信号，基于所述克里金逆模型计算理论控制信号Uc，并将理论控制信号Uc输出到所述被控系统。通过在线调整克里金逆模型的逆运算参数，并且在控制的过程中不断充实完善逆模型的函数逼近精度，从而提高整个系统的控制性能和控制精度。本发明同时提供一种自适应逆控制装置、逆模型建模方法和装置。