WIENER模型相关论文
以电连接器接触件为对象进行高频微动磨损试验及可靠性研究。采用电容层析技术监测接触件间微动磨损产生的磨屑的演变过程；分析接触......
当下,得益于现代科学技术水平的高速发展,传感技术、信号采集技术、数据处理技术水平都得到了很大程度的提高。在结构健康检测领域......
本文研究了用极大似然法辨识Wiener模型的方法,针对大多数参数辨识方法都存在局部极小值问题,利用Gauss-Newton极小化方法,通过线......
结合我国西部地区察尔汗盐湖特点,通过配制与盐湖卤水相同SO 42-浓度的腐蚀溶液,以钢纤维(STF)体积掺量(1%、2%)和玄武岩纤维(BF)......
由于智能传感器的动态非线性响应特性，导致智能传感器系统存在动态测量误差等问题。针对这些问题，本文采用Hammerstein模型和Wiener......
冶炼烟气制酸是硫酸生产的一种重要方法，而烟气净化是整个烟气制酸过程的重要组成部分，烟气净化效果的好坏直接影响着成品酸的质量。......
该文主要工作概括如下:1、在简要概述预测控制的发展和现状的基础上结合Laguerre函数模型的非结构化特点以及传递函烽模型应用范围......
模型预测控制(简称MPC)是控制理论与工程界公认的一类先进控制策略,已在众多工业部门中得到了成功的应用.然而,由于现有的MPC算法......
工业过程大多为复杂的非线性过程,对非线性过程建立高精度的模型是对系统进行分析与控制的基础,将Wiener模型用于非线性过程的建模......
Wiener模型是一种模块化非线性模型,由一个动态线性模块和静态非线性模块级联组成。由于其简单的结构、良好的逼近性能被广泛地应......
块结构模型是由动态线性环节和静态非线性环节级联而成的一类非线性模型,具有计算量较小、易于辨识以及能比较精确地反映过程特征......
某型导弹电连接器属于高可靠性、长寿命产品,为了预测其寿命提出了基于Wiener模型的性能退化量分析方法。以电连接器的接触电阻作......
非线性特性广泛存在于实际的工业生产过程中。对于强非线性对象，必须用非线性系统理论进行分析和研究才能得出正确的结论。将预测控......
预测控制是七十年代末产生和发展起来的一类新型计算机控制算法。由于其控制性能良好、易于实现、鲁棒性好、能方便地处理输入输出......
湿法工艺生产钛黄的过程会产生大量的含铁酸浸废液,废液的无污染处理效率是制约钛黄大规模生产的主要因素之一。以酸浸废液为原料,......
研究了一类具有分片非线性输入(又称为死区非线性输入)的Wiener系统的参数辨识,分片非线性输入是一个强非线性输入,其数学模型不能......
DE算法是一类基于种群的启发式全局搜索技术,该算法原理简单,控制参数少,鲁棒性强,具有良好的优化性能。利用差分进化算法对Wiener......
DE算法是一类基于种群的启发式全局搜索技术,该算法原理简单,控制参数少,鲁棒性强,具有良好的优化性能。首先利用DE算法对Wiener模......
光纤无线电技术是近年发展起来的一种新兴宽带传输技术,满足日益增长的用户带宽需求和灵活的移动接入。然而,由于电光转换的非线性......
提出了一种新的辨识模型对Wiener模型进行辨识.该模型由一线性动态神经元串联一静态BP网络模型组成.利用线性动态神经元对Wiener模......
提出一种基于Ｗｉｅｎｅｒ模型辨识混沌系统的新方法。该方法利用三层前馈神经网络来辨识Ｗｉｅｎｅｒ模型中的静态非线性环节和学习混沌系统的内在规律性。......
利用相关分析方法，研究了Ｗｉｅｎｅｒ模型的结构判定问题，为辩识一大类可以表示成这种模型的黑箱非线性系统提供了一种重要的判别依据
The corr......
本文采用Wiener模型来辨识混沌系统,利用扩展Kalman滤波算法加快辨识过程.在此基础上,设计非线性广义预测控制算法对混沌系统加以......
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......
提出了一种新的Wiener神经网络结构并将其应用于非线性动态系统辨识问题．首先，用Wiener模型对非线性动态系统进行描述，将其分解成线性......
针对工业过程的被控对象许多是非线性的问题,采用由一个线性模型和一个静态非线性模型组成的Wiener模型来代表过程对象的模型。对......
本文将模糊算法和小脑模型神经网络有机地结合在一起,提出了一种单输入单输出(SISO)的模糊小脑模型神经网络(FCMAC).它在对输入进......
研究了含控制滞后Ｗｉｅｎｅｒ模型的辨识。在一定条件下，这一模型满足一组回归函数。利用Ｆｏｕｒｉｅｒ 级数部分和可以求得回归函数在若干点上的估计。......
针对非线性系统Wiener模型的系统辨识问题,提出一种基于自适应云模型的粒子群优化(ACMPSO)算法的辨识方法。ACMPSO算法利用云模型......
针对标准粒子群算法收敛速度较慢、收敛精度较低、容易陷入局部最优等方面的缺点,提出一种融合细菌觅食算法和鲶鱼效应的混合粒子......
在无线通信系统中，射频大功率器是产生非线性失真的主要器件，预失真技术因其成本低廉、自适应能力强、效率高等优势成为最有发展潜力......
研究了基于截断Ｖｏｌｔｅｒｒａ级数和双线性递归差分方程的非线性自适应建模，考虑了ＭＭＳＥ和广义ＭＭＳＥ准则，分析了各种算法的复杂性，分析结果表明，双线性模型在简......
针对实际测量中传感器存在较大非线性的缺点，提出利用改进型Wiener模型描述传感器动态非线性模型；将Wiener模型的动态线性环节和静态......
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A self-tuning control method for Wiener nonlinear systems and its application to process control pro
Many chemical processes can be modeled as Wiener models, which consist of a linear dynamic subsystem followed by a stati......
该文针对功率放大器的数字预失真技术进行了深入研究。并在经典Wiener模型的基础上，提出了一种改进的基于多项式加权的数字预失真算......
为有效模拟宽带通信系统中功放的非线性行为,研究了一种双路Hammerstein-Wiener（DHW）功放模型.分别施加相同的激励信号于该模型的Ham......
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......
针对复杂的非线性预测控制问题，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......
介绍了一种基于遗传算法辨识系统参数的方法，遗传算法是一种基于自然选择和自然遗传学机理的全局搜索学习算法，为了提高算法的优化能......
本文提出了一种辨识Ｗｉｅｎｅｒ模型的新方法，该方法利用不同幅值的周期脉冲信号作输入辨识信号，并且获了非线性增益未知参数和线性子系统脉冲响......
提出了一种新的辨识模型对Ｗｉｅｎｅｒ模型进行辨识，该模型 线性动态神经元串联一静态网络模型组成，利用线性动态神经元对Ｗｉｅｎｅｒ模型的线性动态部分建......
从频域的角度分析,一般认为迟滞特性的形成是由于对输入信号进行了相位滞后而造成,从而形成了输入和输出的多值对应关系,但直接从......
针对一类线性部分严格正定且非线性部分可逆的Wiener模型，提出了基于神经网络参数估计的系统线性部分故障检测方法．引入卡尔曼滤波器......
针对非线性Wiener模型,提出基于小波分析的一种新的模型辨识方法.具有这种模型的非线性系统可看作是一个线性子系统后接静态非线性......
Wiener模型由动态线性模块和静态非线性模块级联组成,广泛地应用于工业过程中。但对于带有中间噪声的Wiener模型的辨识研究少之又......
化工生产过程中常常涉及到pH值的控制,pH中和过程具有很强的非线性特性。通过对中和过程非线性特性的分析,引入了对象的Wiener模型......
