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基于Hammerstein模型预测控制的分析与研究 被引量:27
1
作者 徐湘元 毛宗源 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第4期529-532,共4页
针对基于Hammerstein模型非线性预测控制中 ,由中间量经解方程求控制量出现的问题 ,深入地探讨了用两种近似方法处理该问题对系统控制质量的影响 ,得出了相应的结论 .
关键词 hammerstein模型 控制量 近似法 预测控制
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辨识Hammerstein模型的两步法 被引量:26
2
作者 黄正良 万百五 韩崇昭 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1995年第1期34-39,共6页
本文利用稳态和动态信息提出了一种辨识Hammerstein模型的新方法─—两步法.该方法利用稳态信息获取非线性增益的强一致性估计;利用动态信息获取线性子系统未知参数的强一致性估计.该方法具有计算简单和辨识精度高等优点... 本文利用稳态和动态信息提出了一种辨识Hammerstein模型的新方法─—两步法.该方法利用稳态信息获取非线性增益的强一致性估计;利用动态信息获取线性子系统未知参数的强一致性估计.该方法具有计算简单和辨识精度高等优点.最后的仿真结果说明了该方法的有效性和实用性. 展开更多
关键词 非线性系统 hammerstein 模型 辨识
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采用Hammerstein模型的非线性预测控制 被引量:22
3
作者 朱学峰 Sebo.,DE 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1994年第5期564-575,共12页
对于象pH中和,高纯度分离以及化学反应等过程的控制,由于其过程本身的严重非线性而变得十分困难.本文提出了一种采用Hammerstein模型的预测控制方法来控制诸如上述的非线性过程.Hammerstein模型用两种方法... 对于象pH中和,高纯度分离以及化学反应等过程的控制,由于其过程本身的严重非线性而变得十分困难.本文提出了一种采用Hammerstein模型的预测控制方法来控制诸如上述的非线性过程.Hammerstein模型用两种方法进行辨识:联立辨识法与序贯辨识法.特别地,本文提示了一种改进型Hammerstein模型用于克服常规Hammerstein模型在控制器设计时的不足之处.对一pH中和过程的仿真结果表明,基于上述两种Hammerstein模型的预测控制在定值与随动系统情况下均得到了比常规PID调节器要好得多的控制交果. 展开更多
关键词 hammerstein 非线性 预测控制
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Hammerstein模型辨识的回顾及展望 被引量:25
4
作者 贾立 李训龙 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期1-10,共10页
Hammerstein模型是一类具有特定结构的典型非线性模型,由静态非线性环节和动态线性环节串联而成,能较好地反映过程特征的特点,可以描述一大类非线性过程.本文结合Hammerstein模型辨识的基本过程和特点,从Hammerstein模型中间变量不可测... Hammerstein模型是一类具有特定结构的典型非线性模型,由静态非线性环节和动态线性环节串联而成,能较好地反映过程特征的特点,可以描述一大类非线性过程.本文结合Hammerstein模型辨识的基本过程和特点,从Hammerstein模型中间变量不可测量的角度出发,首先按静态非线性环节与动态线性环节同步辨识法和分步辨识法综述了Hammerstein模型的相关理论和方法;然后,分析了现有的基于Hammerstein模型的控制系统设计方案;最后对Hammerstein系统未来可能的研究提出若干看法. 展开更多
关键词 hammerstein模型 非线性模型 过程建模 串联环节
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非线性Hammerstein系统辨识的动态分离方法 被引量:12
5
作者 袁廷奇 刘文江 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第4期619-622,共4页
利用同幅值的M序列和逆M序列作为输入信号 ,对Hammerstein模型中的线性动态部分进行分离处理 ,通过辨识得到一个线性动态模型 .基于此线性模型 ,依据系统的测量输出重构出系统的中间输入 .最后由系统的测试输入和中间输入估计出非线性... 利用同幅值的M序列和逆M序列作为输入信号 ,对Hammerstein模型中的线性动态部分进行分离处理 ,通过辨识得到一个线性动态模型 .基于此线性模型 ,依据系统的测量输出重构出系统的中间输入 .最后由系统的测试输入和中间输入估计出非线性部分的参数 .仿真结果表明本方法的有效性 . 展开更多
关键词 hammerstein模型 系统辨识 动态分离 非线性
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压电作动器的率相关迟滞建模与跟踪控制 被引量:20
6
作者 王钰锋 郭咏新 毛剑琴 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期616-625,共10页
为了降低率相关迟滞特性对压电作动器的影响,研究了基于Hammerstein模型的建模方法和实时跟踪控制策略.以改进的Prandtl-Ishlinskii(MPI)模型表示静态非线性部分,以外因输入自回归模型(Autoregressive Model with Exogenous Input AR... 为了降低率相关迟滞特性对压电作动器的影响,研究了基于Hammerstein模型的建模方法和实时跟踪控制策略.以改进的Prandtl-Ishlinskii(MPI)模型表示静态非线性部分,以外因输入自回归模型(Autoregressive Model with Exogenous Input ARX)表示动态线性部分,建立了能够描述压电作动器率相关迟滞特性的Hammerstein模型.基于所建Hammerstein模型,设计了基于前馈自适应逆补偿和PI反馈的复合控制策略.最后,设计并实现了基于前馈逆补偿和PI反馈的复合控制策略来对比和验证所设计的控制策略的有效性.验证实验显示:采用文中设计的控制策略实时跟踪100 Hz以内,幅值为11 μm的单一频率信号和扫频信号以及变幅值的复合频率信号和正弦扫描信号时,均方根误差为0.280 8~0.437 3μm,相对误差为0.016 5~0.024 4,并且具有良好的实时性能.与基于前馈逆补偿和PI反馈的复合控制策略相比,提出的基于前馈自适应逆补偿和PI反馈的复合控制策略具有更高的跟踪精度. 展开更多
关键词 压电作动器 率相关迟滞 hammerstein模型 自适应逆 复合控制
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一种基于Hammerstein模型的数字预失真算法 被引量:20
7
作者 曹新容 黄联芬 赵毅峰 《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2009年第1期47-50,共4页
记忆非线性放大器的预失真问题一直是预失真技术的难点.本文首先介绍了数字预失真器的几种模型结构和识别算法,它们虽然能够很好地实现功率放大器的线性化,却存在运算量较大的问题.结合LS算法和Hammerstein模型的优点,提出了一种基于Ham... 记忆非线性放大器的预失真问题一直是预失真技术的难点.本文首先介绍了数字预失真器的几种模型结构和识别算法,它们虽然能够很好地实现功率放大器的线性化,却存在运算量较大的问题.结合LS算法和Hammerstein模型的优点,提出了一种基于Hammerstein模型的数字预失真算法,用几次简单的迭代运算代替一次复杂的直接运算,从而以较少的运算量,获得较好的线性化性能.通过计算机软件仿真验证了这种算法的有效性,它能以较少的参数,快捷、简便地实现记忆非线性功率放大器的预失真,显著提高了放大器的线性化性能. 展开更多
关键词 数字预失真 hammerstein模型 最小二乘法
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压电微定位台的率相关动态迟滞建模及参数辨识 被引量:18
8
作者 杨晓京 胡俊文 李庭树 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期610-618,共9页
针对压电微定位台固有的率相关迟滞非线性严重限制其微定位精度的问题,研究了基于Backlash-Like的Hammerstein率相关迟滞非线性模型及其建模方法。以改进的Backlash-Like分段辨识模型描述压电微定位台的静态非线性特性,结合ARX(Auto Reg... 针对压电微定位台固有的率相关迟滞非线性严重限制其微定位精度的问题,研究了基于Backlash-Like的Hammerstein率相关迟滞非线性模型及其建模方法。以改进的Backlash-Like分段辨识模型描述压电微定位台的静态非线性特性,结合ARX(Auto Regressive eXogenous)模型,建立描述压电微定位台的率相关动态迟滞模型。同时,针对传统的粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)进行模型参数辨识时易陷入局部最优的问题,提出一种具有交叉变异策略的改进型粒子群算法进行模型的参数辨识。实验结果表明:与传统的Backlash-Like模型相比,改进的Backlash-Like分段辨识模型在输入电压为60V,频率为2Hz的信号时,模型辨识的最大误差由0.68μm下降到了0.104μm,最大相对误差由2.69%下降为0.35%。当压电微定位台输入电压为60V,频率分别为30Hz,60Hz和90Hz的单频信号时,Hammerstein率相关迟滞模型较Backlash-Like分段辨识模型,均方根误差由0.393 1~0.700 6μm下降至0.054 1~0.190 4μm,相对误差由1.721%~3.087%下降至0.236%~0.831%。验证了基于改进Backlash-Like的Hammerstein率相关迟滞模型较传统的Backlash-Like静态迟滞模型能精确地描述压电微定位台的率相关动态迟滞特性,具有较好的频率泛化能力,提高了压电微定位平台的定位精度。 展开更多
关键词 压电微定位台 率相关迟滞 Backlash-Like模型 hammerstein模型 参数辨识 改进粒子群算法
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一种基于模糊控制的两步法预测控制方法 被引量:17
9
作者 武俊峰 王世明 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第7期75-80,共6页
应用于工业的预测控制系统往往局限于线性系统,而针对实际生产中绝大多数的非线性系统却不能实现输出量跟踪。为了实现非线性系统的实际输出值能够跟随期望输出值,研究一种基于模糊控制的两步法预测控制方法。根据预测控制求解的中间变... 应用于工业的预测控制系统往往局限于线性系统,而针对实际生产中绝大多数的非线性系统却不能实现输出量跟踪。为了实现非线性系统的实际输出值能够跟随期望输出值,研究一种基于模糊控制的两步法预测控制方法。根据预测控制求解的中间变量ν与为了跟随期望输出实际作用于系统的控制量u之间的对应关系,设计相应的模糊规则,确立模糊输入、输出及相应隶属度函数,从而建立模糊控制器,解决了采用Hammerstein模型时,由于静态非线性环节的难于求解实际控制量的弊端。通过仿真实例与传统求解非线性方程组算法对比突出说明了该方法在稳定性与鲁棒性上的控制优势。 展开更多
关键词 两步法预测控制 模糊控制 hammerstein模型 非线性系统 广义预测控制
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基于支持向量机的非线性动态系统辨识方法 被引量:13
10
作者 吴德会 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第14期3169-3171,3187,共4页
讨论了辨识一类非线性系统模型的方法。先假设原非线性动态系统可由静态非线性子环节和动态线性子环节串联——H模型来表示。将H模型的非线性方程转换为类线性形式,从而建立线性过渡模型。对原始测量数据进行组合运算获得线性中间模型... 讨论了辨识一类非线性系统模型的方法。先假设原非线性动态系统可由静态非线性子环节和动态线性子环节串联——H模型来表示。将H模型的非线性方程转换为类线性形式,从而建立线性过渡模型。对原始测量数据进行组合运算获得线性中间模型的训练样本集,并通过支持向量机线性回归算法求取过渡模型参数。最后再建立过渡模型与H模型系数之间的关系,从而反推出非线性模型参数,实现非线性动态系统辨识。仿真结果表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 H模型 非线性动态系统辨识 支持向量机 回归算法
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动车组列车制动系统的Hammerstein模型及其参数辨识方法 被引量:16
11
作者 郭红戈 谢克明 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期48-53,共6页
针对动车组列车制动系统的非线性及其在ATO中的重要性,从控制和动力学角度提出动车组列车制动系统的Hammerstein模型。根据制动指令信号的流向介绍动车组列车制动系统的工作过程;分别考虑系统各环节,用经过曲线拟合得到的静态非线性函... 针对动车组列车制动系统的非线性及其在ATO中的重要性,从控制和动力学角度提出动车组列车制动系统的Hammerstein模型。根据制动指令信号的流向介绍动车组列车制动系统的工作过程;分别考虑系统各环节,用经过曲线拟合得到的静态非线性函数描述动车组列车制动特性表,用延时环节描述制动指令信号传输和制动控制器动作的延时,用两个一阶线性环节分别描述制动力反馈调节过程和动车组列车减速度冲动缓解过程,提出动车组列车制动系统的Hammerstein模型;并介绍了思维进化算法辨识模型参数的方法。最后以CRH2型动车组为仿真对象验证模型和参数辨识方法的有效性。 展开更多
关键词 动车组列车制动系统 思维进化算法 hammerstein模型 CRH2型动车组 EM U CRH2
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基于混合神经网络的非线性预测函数控制 被引量:11
12
作者 周洪煜 张坚 +1 位作者 游立科 张峰 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期110-113,共4页
针对基本预测函数控制只能用于线性对象的控制这一不足,提出了基于混合神经网络的非线性预测函数控制.混合神经网络由BP网络和线性神经网络串连组成.采用混合神经网络对可用Hammerstein模型描述的非线性对象进行有效的辨识.其中,BP网络... 针对基本预测函数控制只能用于线性对象的控制这一不足,提出了基于混合神经网络的非线性预测函数控制.混合神经网络由BP网络和线性神经网络串连组成.采用混合神经网络对可用Hammerstein模型描述的非线性对象进行有效的辨识.其中,BP网络反映了非线性静态增益,线性神经网络反映了线性动态子系统.利用BP网络求出非线性静态增益的逆并与非线性对象串联,抵消非线性对象中的非线性静态增益部分,将非线性对象的控制问题转化为对线性对象的控制问题,实现了对非线性对象的预测函数控制.当被控对象的特性发生变化时,可对混合神经网络权值及时进行修正并调整控制器参数使控制系统始终保持良好的控制性能.仿真结果表明,此控制系统具有良好的控制效果. 展开更多
关键词 混合神经网络 hammerstein模型 预测函数控制 非线性静态增益 线性动态子系统
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运用QPSO算法进行系统辨识的研究 被引量:15
13
作者 沈佳宁 孙俊 须文波 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第9期67-70,共4页
引入了一种广泛而实用的方法——基于量子行为的粒子群算法的理论应用于系统辨识领域,QPSO算法不仅参数个数少,随机性强,并且能覆盖所有解空间,保证算法的全局收敛性。仿真实验结果表明,QPSO算法具有比GA算法及PSO算法更强的线性系统辨... 引入了一种广泛而实用的方法——基于量子行为的粒子群算法的理论应用于系统辨识领域,QPSO算法不仅参数个数少,随机性强,并且能覆盖所有解空间,保证算法的全局收敛性。仿真实验结果表明,QPSO算法具有比GA算法及PSO算法更强的线性系统辨识能力和非线性系统辨识能力。 展开更多
关键词 系统辨识 量子粒子群优化算法 线性系统 非线性系统 hammerstein模型 WIENER模型
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超声电机非线性建模和广义预测控制 被引量:15
14
作者 张建桃 张铁民 梁莉 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期50-56,共7页
针对超声电机输出速度与驱动频率、相位差和电压幅值呈很强的非线性,很难建立完整而精确的控制数学模型并用于高精确控制的问题,将超声电机模型分解为一个稳态非线性环节和一个动态线性环节组成的Hammerstein模型。为了辨识驱动频率、... 针对超声电机输出速度与驱动频率、相位差和电压幅值呈很强的非线性,很难建立完整而精确的控制数学模型并用于高精确控制的问题,将超声电机模型分解为一个稳态非线性环节和一个动态线性环节组成的Hammerstein模型。为了辨识驱动频率、相位差和电压幅值与超声电机稳态速度的关系,提出采用均匀设计进行实验设计,通过对电机稳态速度和阶跃响应的辨识,建立旋转超声电机多变量非线性Hammerstein模型,并验证该模型的有效性。基于超声电机Hammerstein模型提出了两步法广义预测控制算法,分别以驱动频率、相位差和电压幅值作为调节变量,对电机进行速度控制仿真,结果表明该算法能够准确地跟踪设定速度,证明所提出的超声电机的辨识建模方法和广义预测控制的可行性。 展开更多
关键词 超声电机 辨识 均匀设计 hammerstein模型 广义预测控制 非线性
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基于Hammerstein模型的感应电机变频器调速系统神经网络控制 被引量:15
15
作者 梅从立 黄文涛 +1 位作者 殷开婷 刘国海 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1148-1152,共5页
针对感应电机变频器调速系统的非线性特点,提出一种基于Hammerstein模型的神经网络控制方法.Hammerstein模型由静态非线性模块和动态线性模块组成.首先,利用ARMA模型实现对感应电机变频器调速系统的线性动态模块辨识;然后,基于该辨识模... 针对感应电机变频器调速系统的非线性特点,提出一种基于Hammerstein模型的神经网络控制方法.Hammerstein模型由静态非线性模块和动态线性模块组成.首先,利用ARMA模型实现对感应电机变频器调速系统的线性动态模块辨识;然后,基于该辨识模型,实现调速系统非线性静态模块神经网络逆模型辨识与系统直接逆控制;最后,针对控制过程中存在的电机负载扰动问题,设计了神经网络直接逆控制器在线学习与控制策略.仿真实验表明,所提出的控制策略可以获得满意的控制效果. 展开更多
关键词 感应电机 变频器 hammerstein模型 神经网络控制
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超磁致伸缩作动器的率相关Hammerstein模型与H∞鲁棒跟踪控制 被引量:14
16
作者 郭咏新 张臻 +1 位作者 毛剑琴 周克敏 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期197-207,共11页
利用Hammerstein模型对超磁致伸缩作动器(Giant magnetostrictive actuators,GMA)的率相关迟滞非线性进行建模,分别以改进的Prandtl-Ishlinskii(Modified Prandtl-Ishlinskii)模型和外因输入自回归模型(Autoregressive model with exoge... 利用Hammerstein模型对超磁致伸缩作动器(Giant magnetostrictive actuators,GMA)的率相关迟滞非线性进行建模,分别以改进的Prandtl-Ishlinskii(Modified Prandtl-Ishlinskii)模型和外因输入自回归模型(Autoregressive model with exogenous input,ARX)代表Hammerstein模型中的静态非线性部分和线性动态部分,并给出了模型的辨识方法.此模型能在1~100Hz频率范围内较好地描述GMA的率相关迟滞非线性.提出了带有逆补偿器和H∞鲁棒控制器的二自由度跟踪控制策略,实时跟踪控制实验结果证明了所提策略的有效性. 展开更多
关键词 磁致伸缩作动器 率相关迟滞非线性 hammerstein模型 MPI模型 H∞鲁棒控制
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非线性信道的均衡算法研究 被引量:14
17
作者 刘顺兰 蒋树南 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第10期2219-2223,共5页
本文使用Hammerstein模型和维纳模型代替Volterra级数模型来模拟非线性结构以降低运算复杂度,提出了一个由Hammerstein模型和维纳模型构建成的非线性信道传输系统的模型.基于该系统模型,分别提出并推导了三种非线性信道的均衡算法:NCRL... 本文使用Hammerstein模型和维纳模型代替Volterra级数模型来模拟非线性结构以降低运算复杂度,提出了一个由Hammerstein模型和维纳模型构建成的非线性信道传输系统的模型.基于该系统模型,分别提出并推导了三种非线性信道的均衡算法:NCRLS算法、NCKalman算法和NCRPEM算法,并对这三种新算法的性能进行了比较.仿真结果表明,在剩余均方误差方面三种算法中NCKalman算法最小,NCRPEM算法次之,NCRLS算法较差;在收敛速度方面NCRPEM算法收敛最快,NCRLS算法次之,NCKalman算法较差. 展开更多
关键词 非线性信道 hammerstein模型 维纳模型 RLS算法 KALMAN算法 RPEM算法
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带有稳定学习的递归神经网络动态偏最小二乘建模 被引量:14
18
作者 王魏 柴天佑 赵立杰 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期337-341,共5页
针对目前非线性动态偏最小二乘(PLS)建模方法在拟合较强非线性化工过程时存在的问题,提出一种基于稳定学习的递归神经网络动态PLS建模方法.该算法将递归神经网络与Hammerstein模型相结合,对外部PLS提取的特征向量进行内部建模,具有逼近... 针对目前非线性动态偏最小二乘(PLS)建模方法在拟合较强非线性化工过程时存在的问题,提出一种基于稳定学习的递归神经网络动态PLS建模方法.该算法将递归神经网络与Hammerstein模型相结合,对外部PLS提取的特征向量进行内部建模,具有逼近较强非线性化工过程的能力,改善了模型的适用范围.此外,采用带有稳定学习的参数更新算法对模型参数进行在线修正,改善了模型的预测精度和自适应能力.将此方法应用于氧化铝生产过程铝酸钠溶液组分浓度建模实验,仿真结果表明,本方法是可行有效的. 展开更多
关键词 偏最小二乘 递归神经网络 hammerstein模型 软测量
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基于径向基神经网络的压电作动器建模与控制 被引量:14
19
作者 范家华 马磊 +2 位作者 周攀 刘佳彬 周克敏 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第7期856-862,共7页
针对压电作动器(piezoelectric actuator,PEA)的率相关迟滞非线性特性,构建了Hammerstein模型对压电作动器建模.采用径向基(radial basis function,RBF)神经网络模型表征迟滞非线性,利用自回归历遍模型(auto-regressive exogenous,ARX)... 针对压电作动器(piezoelectric actuator,PEA)的率相关迟滞非线性特性,构建了Hammerstein模型对压电作动器建模.采用径向基(radial basis function,RBF)神经网络模型表征迟滞非线性,利用自回归历遍模型(auto-regressive exogenous,ARX)表征频率的影响,并对模型参数进行了辨识.此模型可以在信号频率在1~300 Hz范围内时,较好地描述压电作动器的迟滞特性,建模相对误差为1.99%~4.08%.采用RBF神经网络前馈逆补偿控制,结合PI反馈的复合控制策略实现跟踪控制,控制误差小于2.98%,证明了控制策略的有效性. 展开更多
关键词 率相关 迟滞 RBF神经网络 压电作动器 hammerstein模型
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非线性Hammerstein模型预测控制策略及其在pH中和过程中的应用 被引量:12
20
作者 邹志云 郭宇晴 +4 位作者 王志甄 刘兴红 于蒙 张风波 郭宁 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第12期3965-3970,共6页
所有实际工业过程都包含一定程度的非线性,如pH中和过程由于其本身的强非线性是工业过程控制中具有挑战性的难题,但至今为止仍缺乏有效的非线性控制方法。将基于差分方程模型的模型预测控制策略(model predictive control,MPC)推广到包... 所有实际工业过程都包含一定程度的非线性,如pH中和过程由于其本身的强非线性是工业过程控制中具有挑战性的难题,但至今为止仍缺乏有效的非线性控制方法。将基于差分方程模型的模型预测控制策略(model predictive control,MPC)推广到包含一个静态非线性多项式函数和一个线性差分方程动态环节的非线性Hammerstein系统,详细描述了基于静态非线性多项式函数的最优控制作用求解方法,提出了一套新的非线性Hammerstein MPC控制策略(nonlinear Hammerstein predictive control,NLHPC)。pH中和过程控制仿真和控制实验表明,NLHPC的控制结果好于工业上常用的非线性PID(nonlinear PID,NL-PID)控制器。 展开更多
关键词 hammerstein模型 模型预测控制 PH中和过程 非线性控制
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