舰艇发电机励磁系统参数辨识研究

介绍辅助变量法与粒子群优化算法在舰艇发电机励磁系统辨识中的应用,并在Labview软件中编写了相应的计算程序。以某舰艇发电机励磁系统为例,在Matlab/Simulink中搭建该励磁系统仿真模型,将采样获得的输入输出数据,输入Labview辨识软件中,估计各参数值。实验分别采用+10%、+50%阶跃响应,辨识系统线性模型和非线性模型,并比较不同噪声幅值情况下的PSO辨识结果。实验结果证明PSO算法在励磁系统参数估计中的有效性。     

基于支持向量回归的动力电池参数辨识

根据铅酸蓄电池在放电过程中内部电化学反应导致外部电特性变化的特点,提出一种基于支持向量机原理的电解液密度辨识模型。利用支持向量机理论非线性回归的特性,简化测量电解液密度的过程,在恶劣环境下检测动力电池的电解液密度更显其优越性。预测实验表明,采用改进的交叉验证预测模型具有泛化能力强、稳定性好的特点,并且在小样本的条件下能达到预期的辨识精度。     

表面建筑材料吸放湿特性的辅助变量辨识

建立了以材料表面空气相对湿度为输入，材料湿容量为输出的建筑围护结构材料动态湿特性单输入单输出辨识数学模型，得到相应的Z传递 函数模型。建造了建筑围护结构材料的辨识试验系统。采用辅助变量辨识方法辨识得到单输入单输出差分方程和Z传递函数。并比较了最小二乘辨识法和辅助变量辨识法的辨识结果。结果表明，辅助变量辨识法辨识精度有所提高，系统阶降低。     

基于自适应遗传算法的渗流参数辨识研究

【目的】针对简单遗传算法难以确定交叉率和变异率的最佳值、计算量较大及易早熟等缺点,提出以自适应遗传算法来进行渗流参数辨识,为获得工程所需的计算参数提供参考。【方法】利用水头实测资料,以渗透系数为待辨识参数,在采用简单遗传算法进行参数辨识研究的基础上,力求使改进的遗传算法计算量更小,收敛性更强,同时结合三维稳定渗流有限元工程实例进行了反演计算。【结果】自适应遗传算法在保持简单遗传算法优点的同时,有效地提高了算法的收敛性,并在一定程度上克服了简单遗传算法的早熟问题。【结论】自适应遗传算法为渗流领域的参数辨识提供了新的途径。     

电网动态负荷有功模型参数辨识研究

针对动态负荷模型的参数辨识问题进行研究。通过对实测电网有功功率和电压信号的实验分析,借助MATLAB系统优化工具箱,给出了动态负荷模型参数辨识的具体方法和步骤。结果表明:利用参数辨识方法得到的负荷模型能够较好地体现电网实测有功功率的变化规律,对于深入研究电网动态负荷模型的特性有重要意义。     

基于直接积分最小二乘法的同步发电机的参数辨识

针对同步发电机模型参数中多个不可观测量的存在使得需要求解复杂的微分方程组对电机参数进行辨识,进而导致了辨识困难,提出了一种完全由可观测量表示的同步发电机辨识模型,即状态量均为由发电机出口电流、励磁电压、励磁电流以及功角,转速变量增量表示的可量测量,并基于该模型提出用直接积分最小二乘原理（DILS）来辨识发电机参数.这样既避免了复杂微分方程的求解过程,简化了参数辨识方法,又提高了辨识效率.辨识后,利用MATLAB进行算例仿真,通过实测曲线和辨识曲线的拟合表明了所采用的辨识模型与算法是正确、有效的.     

串联式混合动力电动汽车电机控制系统研究

针对奥运会馆际用车的需要,在原有纯电动汽车的基础上增加辅助动力装置构成串联式混合动力电动汽车,研究驱动电机系统的控制部分和保护电路,对绝缘栅双极晶体管(IGBT)传统驱动保护电路的缺陷进行了改造,并对整个电机控制系统进行了台架试验.结果表明,通过增加辅助动力单元,提高了车载电源对驱动系统的输出效率,在电池技术未能取得根本突破的条件下延长了车辆的续驶里程.     

药物动力学系统的参数辨识

本文采用现代控制理论的方法研究药物动力学系统的模型参数辨识问题,以白鼠口服氟的实验数据,得到五室模型的参数.     

大型汽轮发电机参数辨识中基本参数数学模型的研究

提出用Ｕδ标幺值系统来构造汽轮发电机基本参数数学模型，从而用汽轮发电机基本参数数学模型进行参数辨识时转子侧电流、电压的基值选择与待辨识参数ｘａｄ，ｘａｑ无关，并减少了两个待辨识参数ｘａｄ，ｘａｑ，这有利于改善算法的收敛性，提高收敛速度，利用此基本参数数学模型成功地对一台２００ＭＷ汽轮发电机进行了参数辨识。     

负荷建模参数辨识中综合改进遗传算法的应用

参数辨识是负荷建模的关键之一,针对遗传算法本身存在的缺陷,提出一种综合改进的遗传算法.该算法通过初始种群选择、最优个体保留、自适应交叉和变异率等方面进行综合设计,有效地避免了早熟和近亲繁殖,提高了收敛速度.建模实践表明,所提的综合改进遗传算法可加速收敛,缩短辨识时间,同时提高了拟合精度,克服了参数的分散性,是一种适合于负荷建模参数辨识的优化算法.     

纯电动汽车用动力电池性能评价方法研究

通过分析纯电动汽车用动力电池的放电特性,指出了目前对纯电动汽车用动力电池性能采用恒流放电方式进行评价不能较好地反映动力电池的实际使用性能.以ECE循环工况作为纯电动汽车常用工况,计算了EVERY电动汽车的放电电流特性,并与实验结果进行对比,表明计算结果与实验结果基本一致.在ECE循环工况时,动力电池的放电特性能够基本上反映纯电动汽车在实际使用工况下的放电特性,以该方法建立非恒流放电方式替代目前采用的恒流放电方式对纯电动汽车用动力电池的实际使用性能进行评价将更为有效.     

基于神经网络的混合电动汽车发动机特性研究

利用MATLAB神经网络工具箱建立了发动机特性的拟合和仿真模型，在此基础上得到了发动机的万有特性曲线，并对发动机的万有特性进行了分析，得到了并联混合电动汽车行驶过程中发动机的最优工作范围；研究了并联混合电动汽车驱动系统中发动机与驱动电机之间的功率匹配问题，确定了车辆行驶所需的最大功率与发动机和驱动电机功率之间的关系，据此可选择适合类型的发动机和驱动电机，实现并联混合电动汽车驱动系统的优化设计．     

汽车碰撞模型参数变化对计算结果的影响分析

应用矩阵理论建立了汽车碰撞模型中参数变化影响计算结果的分析方法.实例分析表明：应用该方法能够准确地分析参数变化对计算结果的影响.     

多自由度非线性系统的频域识别

通过拟合近似频响函数，在频域中研究多自由度非线性系统参数的识别问题，实例计算结果表明本文的方法是正确的。     

HHT方法在结构模态参数识别中的改进

在Hilbert-Huang变换(HHT)的基础上,采用ChebyshevⅠ类带通滤波器对测量响应进行滤波,使得经EMD分解得到的固有模态函数(IMF)包含所有需要的模态,解决了模态混淆问题;采用去端点法预处理模态响应的相位和幅值,进行线性最小二乘法拟合,解决了端点效应问题;并推导了如何利用HHT识别比例阻尼结构体系的振型,获得了结构的各阶模态参数.分别通过4自由度数值试验和4自由度实验室框架结构试验说明了本文算法的有效性.