输入非线性方程误差自回归系统的多新息辨识方法 被引量：9

1

作者 丁锋 毛亚文 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第1期1-23,共23页

典型块结构非线性系统包括基本的输入非线性系统、输出非线性系统、输入输出非线性系统、反馈非线性系统等.输入非线性系统包括输入非线性方程误差类系统和输入非线性输出误差类系统.以输入非线性方程误差自回归系统,即输入非线性受控... 典型块结构非线性系统包括基本的输入非线性系统、输出非线性系统、输入输出非线性系统、反馈非线性系统等.输入非线性系统包括输入非线性方程误差类系统和输入非线性输出误差类系统.以输入非线性方程误差自回归系统,即输入非线性受控自回归自回归(IN-CARAR)系统为例,分别基于过参数化模型,基于关键项分离原理,基于数据滤波技术以及基于辨识模型分解技术,研究和提出了IN-CARAR系统的随机梯度辨识方法、多新息随机梯度辨识方法、递推最小二乘辨识方法、多新息最小二乘辨识方法.这些方法可以推广到其他输入非线性方程误差系统、输入非线性输出误差类系统、输出非线性方程误差类系统、输出非线性输出类系统、反馈非线性系统等.同时,给出了几个典型辨识算法的计算步骤、流程图和计算量. 展开更多

关键词 参数估计 递推辨识 梯度搜索 最小二乘 过参数化模型 关键项分离原理 数据滤波技术 模型分解 辅助模型辨识思想 多新息辨识理论 递阶辨识原理 耦合辨识概念 输入非线性系统 输出非线性系统

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输入非线性方程误差系统的多新息辨识方法 被引量：6

2

作者 丁锋 陈慧波 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第2期97-124,共28页

针对输入非线性方程误差系统,即输入非线性受控自回归系统,研究了基于过参数化模型的多新息辨识方法和基于过参数化模型的递阶多新息辨识方法;研究了基于关键项分离原理的多新息辨识方法;使用辨识模型分解技术,研究了基于关键项分离原... 针对输入非线性方程误差系统,即输入非线性受控自回归系统,研究了基于过参数化模型的多新息辨识方法和基于过参数化模型的递阶多新息辨识方法;研究了基于关键项分离原理的多新息辨识方法;使用辨识模型分解技术,研究了基于关键项分离原理的两阶段多新息辨识方法和三阶段多新息辨识方法.这些方法可以推广到其他输入非线性方程误差系统、输入非线性输出误差类系统、输出非线性方程误差类系统、输出非线性输出类系统、反馈非线性系统等.同时,给出了几个典型辨识算法的计算量、计算步骤和流程图. 展开更多

关键词 参数估计 递推辨识 梯度搜索 最小二乘 过参数化模型 关键项分离原理 模型分解 辅助模型辨识思想 多新息辨识理论 递阶辨识原理 耦合辨识概念 输入非线性系统 输出非线性系统

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辅助模型辨识方法(5):最小二乘辨识 被引量：5

3

作者 丁锋 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2016年第5期385-403,共19页

借助于辅助模型辨识思想,针对白噪声干扰的输入非线性有限脉冲响应系统,研究了辅助模型最小二乘辨识方法、辅助模型多新息最小二乘辨识方法、变递推间隔辅助模型最小二乘辨识方法、变递推间隔辅助模型多新息最小二乘辨识方法、等递推间... 借助于辅助模型辨识思想,针对白噪声干扰的输入非线性有限脉冲响应系统,研究了辅助模型最小二乘辨识方法、辅助模型多新息最小二乘辨识方法、变递推间隔辅助模型最小二乘辨识方法、变递推间隔辅助模型多新息最小二乘辨识方法、等递推间隔辅助模型多新息最小二乘辨识方法,以及有限数据窗最小二乘辨识方法,包括引入加权因子(加权矩阵)、遗忘因子得到的一些相应辨识方法. 展开更多

关键词 参数估计 递推辨识 最小二乘 关键项分离 辅助模型辨识思想 多新息辨识理论 递阶辨识原理 耦合辨识概念 滤波辨识理念 输入非线性系统 输出非线性系统

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输出非线性方程误差类系统递推最小二乘辨识方法 被引量：5

4

作者 丁锋 陈启佳 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第3期193-213,共21页

随着控制技术的发展,控制对象的规模越来越大,使得辨识算法的计算量也越来越大.对于结构复杂的非线性系统,特别是包含未知参数乘积的非线性系统,使得过参数化辨识方法的参数数目大幅度增加,辨识算法的计算量也急剧增加,因此探索计算量... 随着控制技术的发展,控制对象的规模越来越大,使得辨识算法的计算量也越来越大.对于结构复杂的非线性系统,特别是包含未知参数乘积的非线性系统,使得过参数化辨识方法的参数数目大幅度增加,辨识算法的计算量也急剧增加,因此探索计算量小的参数估计方法势在必行.针对输出非线性方程误差类系统,讨论了基于过参数化模型的递推最小二乘类辨识方法;为减小过参数化辨识算法的计算量和提高辨识精度,分别利用分解技术和数据滤波技术,研究和提出了基于模型分解的递推最小二乘辨识方法和基于数据滤波的递推最小二乘辨识方法.最后给出了几个典型辨识算法的计算量、计算步骤、流程图. 展开更多

关键词 参数估计 递推辨识 最小二乘 模型分解 数据滤波 辅助模型辨识思想 多新息辨识理论 递阶辨识原理 耦合辨识概念 输入非线性系统 输出非线性系统

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辅助模型辨识方法(3):输入非线性输出误差自回归系统 被引量：3

5

作者 丁锋 毛亚文 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2016年第3期193-214,共22页

输入非线性系统包括输入非线性方程误差类系统和输入非线性输出误差类系统.针对输入非线性输出误差自回归系统,分别基于过参数化模型,基于关键项分离原理,基于数据滤波技术,研究了相应的基于过参数化模型的辅助模型递推辨识方法、基于... 输入非线性系统包括输入非线性方程误差类系统和输入非线性输出误差类系统.针对输入非线性输出误差自回归系统,分别基于过参数化模型,基于关键项分离原理,基于数据滤波技术,研究了相应的基于过参数化模型的辅助模型递推辨识方法、基于关键项分离的辅助模型递推辨识方法、基于数据滤波的辅助模型递推辨识方法.这些方法可以推广到其他输入非线性输出误差系统、输出非线性输出误差系统、反馈非线性系统等.并给出了几个典型辨识算法的计算步骤、流程图和计算量. 展开更多

关键词 参数估计 递推辨识 梯度搜索 最小二乘 过参数化模型 关键项分离 滤波技术 模型分解 辅助模型辨识思想 递阶辨识原理 输入非线性系统 输出非线性系统

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辅助模型辨识方法(4):基本思想与梯度辨识 被引量：1

6

作者 丁锋 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2016年第4期289-309,共21页

辅助模型辨识思想是针对系统存在一些不可测变量的辨识问题提出的,它是研究含有未知变量的线性系统、非线性系统辨识的重要手段.本文阐述了辅助模型辨识思想,针对白噪声干扰的输入非线性有限脉冲响应系统,研究辅助模型梯度辨识方法、辅... 辅助模型辨识思想是针对系统存在一些不可测变量的辨识问题提出的,它是研究含有未知变量的线性系统、非线性系统辨识的重要手段.本文阐述了辅助模型辨识思想,针对白噪声干扰的输入非线性有限脉冲响应系统,研究辅助模型梯度辨识方法、辅助模型多新息梯度辨识方法、变递推间隔辅助模型多新息梯度辨识方法,以及派生的变递推间隔辅助模型梯度辨识方法、等递推间隔辅助模型梯度辨识方法和等递推间隔辅助模型多新息梯度辨识方法. 展开更多

关键词 参数估计 递推辨识 梯度搜索 关键项分离 辅助模型辨识思想 多新息辨识理论 递阶辨识原理 耦合辨识概念 滤波辨识理念 输入非线性系统 输出非线性系统

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基于多输出最小二乘支持向量回归建模的自适应非线性预测控制及应用 被引量：15

7

作者 戴鹏 周平 +1 位作者 梁延灼 柴天佑 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期43-52,共10页

提出一种可有效提高常规预测控制方法控制性能与计算效率的数据驱动自适应非线性模型预测控制方法.首先,为了提高多输出非线性系统最小二乘支持向量回归(least squares support vector regression, LS–SVR)建模的精度,考虑各维输出间... 提出一种可有效提高常规预测控制方法控制性能与计算效率的数据驱动自适应非线性模型预测控制方法.首先,为了提高多输出非线性系统最小二乘支持向量回归(least squares support vector regression, LS–SVR)建模的精度,考虑各维输出间的耦合关系,采用在目标函数中加入样本整体拟合误差项,实现多输出LS–SVR(multi-output LS–SVR,M–LS–SVR)预测建模,同时采用粒子群算法优化模型参数;其次,针对动态过程建模的模型失配问题以及由于M–LS–SVR模型复杂导致传统智能算法求解预测控制律缓慢的问题,提出自适应非线性模型预测控制策略,包括两个非线性优化层:第1层采用梯度下降算法实时优化模型和实际过程输出的偏差,以自适应调节模型参数;第2层采用具有全局收敛性和超线性收敛速度序列二次规划(sequential quadratic programming, SQP)算法设计非线性预测控制器,以加速预测控制律的求解速度. Benchmark仿真实例及在高炉炼铁过程的数据试验表明:所提基于M–LS–SVR预测建模的自适应非线性模型预测控制具有较快的求解速度、较好的设定值跟踪和干扰抑制性能以及较强的鲁棒性. 展开更多

关键词 多输入多输出非线性系统 多输出最小二乘支持向量回归机 自适应非线性预测控制 序列二次规划算法

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基于输入输出线性化方法的一类多输入多输出非线性系统的观测器设计 被引量：4

8

作者 董亚丽 杨迎娟 范姣姣 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第8期880-885,共6页

研究一类多输入多输出仿射非线性系统的状态观测器设计问题.基于输入输出线性化方法提出了一类多输入多输出仿射非线性系统的状态观测器设计的新方法,并给出保证状态估计误差渐近趋于零的充分条件.算例表明了所得结果的有效性.

关键词 多输入多输出非线性系统 坐标变换 线性化 状态观测器 LYAPUNOV函数

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多输入多输出非线性系统ZG控制方法框架展望 被引量：3

9

作者 任竞尧 邱俊乔 +2 位作者 王英 殷勇华 张雨浓 《大连大学学报》 2014年第6期27-29,共3页

非线性系统的跟踪控制及其奇异点问题求解已在科学和工程领域引起广泛关注。基于作者团队前期主要关于单输入单输出非线性系统跟踪控制的工作,本文进一步提出了面向多输入多输出非线性系统跟踪控制的ZG控制方法的框架与展望。利用该ZG... 非线性系统的跟踪控制及其奇异点问题求解已在科学和工程领域引起广泛关注。基于作者团队前期主要关于单输入单输出非线性系统跟踪控制的工作,本文进一步提出了面向多输入多输出非线性系统跟踪控制的ZG控制方法的框架与展望。利用该ZG控制方法,可以设计能同时解决多输入多输出非线性系统的跟踪控制问题及可能出现的奇异点问题的ZG控制器。 展开更多

关键词 多输入多输出非线性系统 跟踪控制 奇异点问题 ZG 控制器设计

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自行车机器人动力学建模与MIMO反馈线性化 被引量：19

10

作者 郭磊 廖启征 魏世民 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期80-84,95,共6页

基于拉格朗日方法建立了自行车机器人的多输入多输出动力学模型.为了达到使自行车机器人保持自平衡的目的,将车把转动角度、车体倾倒角度和后轮转动速度作为系统输出;将转动车把的力矩、调节质心的力矩和后轮的驱动力矩作为系统输入,从... 基于拉格朗日方法建立了自行车机器人的多输入多输出动力学模型.为了达到使自行车机器人保持自平衡的目的,将车把转动角度、车体倾倒角度和后轮转动速度作为系统输出;将转动车把的力矩、调节质心的力矩和后轮的驱动力矩作为系统输入,从而构建了具有3个输入、3个输出的仿射非线性系统.基于多输入多输出仿射非线性系统的输入输出线性化理论对其进行分析,通过精确线性化得到了等效的线性系统,并对该等效线性系统进行了分析,通过状态反馈实现了极点配置.通过计算机仿真验证了该控制律的有效性. 展开更多

关键词 自行车机器人 动力学模型 多输入多输出仿射非线性系统 输入输出线性化

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基于偏格式线性化的MIMO系统无模型自适应控制 被引量：6

11

作者 张广辉 苏成利 李平 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2011年第3期338-342,共5页

针对常规PID控制器不能很好兼顾抗干扰性与鲁棒性以及基于模型的控制算法过于依赖受控系统数学模型的缺点,提出一种适用于离散时间多输入多输出(MIMO)非线性系统的无模型自适应控制算法.该算法首先通过偏格式线性化方法将非线性系统线性... 针对常规PID控制器不能很好兼顾抗干扰性与鲁棒性以及基于模型的控制算法过于依赖受控系统数学模型的缺点,提出一种适用于离散时间多输入多输出(MIMO)非线性系统的无模型自适应控制算法.该算法首先通过偏格式线性化方法将非线性系统线性化,再利用一种新型的投影算法在线辨识受控系统参数,根据辨识得到的受控系统参数直接递推计算无模型自适应控制律.控制器的设计仅利用受控系统的I/O数据,不需要受控系统的结构信息和外部实验信号,避免了由建模过程引起的未建模动态问题对控制性能的影响.仿真结果表明该算法具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性. 展开更多

关键词 MIMO非线性系统 无模型自适应控制 偏格式线性化 伪雅可比矩阵

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基于自适应神经网络的低速AUV变质心控制 被引量：1

12

作者 葛晖 敬忠良 高剑 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2011年第5期619-626,共8页

为克服低速情况下舵效低的问题,研究了自治水下航行器(AUV)的变质心控制方法.通过控制布置在AUV三个惯性主轴上的三个可移动质量块的运动,改变系统的质心,进一步改变了AUV受到的流体动力,从而实现对于AUV的控制.基于Kane的多刚体动力学... 为克服低速情况下舵效低的问题,研究了自治水下航行器(AUV)的变质心控制方法.通过控制布置在AUV三个惯性主轴上的三个可移动质量块的运动,改变系统的质心,进一步改变了AUV受到的流体动力,从而实现对于AUV的控制.基于Kane的多刚体动力学理论推导变质心控制AUV的4刚体9自由度动力学模型,为设计AUV变质心控制系统奠定了基础.之后基于多输入多输出(MIMO)不确定非线性系统理论,设计自适应神经网络控制系统,并用李亚普诺夫稳定理论对该系统进行了稳定性分析.仿真验证了控制方法的合理性. 展开更多

关键词 变质心 自治水下航行器 KANE方程 多输入多输出非线性系统 神经网络自适应控制

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