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含风电的电力系统区间调度问题求解 预览
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作者 程杉 冯毅煁 黄天力 《可再生能源》 CAS 北大核心 2019年第2期199-204,共6页
在含风电的电力系统中,风电功率的预测结果和实际值之间的误差影响了电力系统的优化调度及实用性。文章研究了含风电的电力系统的区间调度问题,并利用辅助模型将区间调度转化为一般调度,求解得出决策变量的区间解和相应的目标函数区间值... 在含风电的电力系统中,风电功率的预测结果和实际值之间的误差影响了电力系统的优化调度及实用性。文章研究了含风电的电力系统的区间调度问题,并利用辅助模型将区间调度转化为一般调度,求解得出决策变量的区间解和相应的目标函数区间值,并将场景削减方法应用到区间调度中。最后,算例仿真辅助模型证明文章所提出的区间调度的实用性,场景削减方法对调度区间具有良好效果。 展开更多
关键词 风电功率 区间调度 辅助模型 场景削减
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基于正交匹配追踪改进的Hammerstein系统辨识方法 预览
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作者 闫亚茹 王冬青 刘艳君 《青岛大学学报:工程技术版》 CAS 2016年第4期13-16,22共5页
针对在有限数据采样情况下Hammerstem CA R模型的阶次和参数辨识问题,本文将关键变 量分离原理和压缩感知(compressed sensing, CS)理论相结合,提出了一种改进的正交匹配追踪稀 疏辨识方法.该方法采用关键变量分离原理分离出系统线性... 针对在有限数据采样情况下Hammerstem CA R模型的阶次和参数辨识问题,本文将关键变 量分离原理和压缩感知(compressed sensing, CS)理论相结合,提出了一种改进的正交匹配追踪稀 疏辨识方法.该方法采用关键变量分离原理分离出系统线性模块中的关键变量,然后用非线性模 块表达式将其替换,从而将系统输出表示为含所有待估参数的线性回归方程,并将其表达在采用压 缩感知理论进行系统参数重构的标准框架之下,最后利用压缩感知原理的正交匹配追踪算法对系 统阶次和参数同时进行估计.仿真结果表明,参数估计误差随着迭代次数的增加逐渐减小,最终趋 于零,说明该算法是有效的.该研究能有效地获得系统阶次和参数估计,提高了估计辨识算法的运 算效率,在实际工业过程中具有一定的实用意义. 展开更多
关键词 关键变量分离原理 压缩感知原理 正交匹配追踪算法 参数辨识 辅助模型
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基于辅助模型递推最小二乘法的Hammerstein模型多信号源辨识 预览 被引量:3
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作者 贾立 杨爱华 邱铭森 《南京理工大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期34-39,共6页
针对含有过程噪声的Hammerstein模型,提出了一种基于辅助模型递推最小二乘法的Hammerstein模型多信号源辨识方法。采用多信号源实现Hammerstein模型的可辨识性和参数估计分离问题;将辅助模型引入到串联模块的最小二乘法辨识中,得到Ha... 针对含有过程噪声的Hammerstein模型,提出了一种基于辅助模型递推最小二乘法的Hammerstein模型多信号源辨识方法。采用多信号源实现Hammerstein模型的可辨识性和参数估计分离问题;将辅助模型引入到串联模块的最小二乘法辨识中,得到Hammerstein模型参数的无偏估计。仿真结果验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 HAMMERSTEIN模型 辅助模型 最小二乘法 参数辨识 多信号源
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基于辅助模型的递推增广最小二乘辨识方法 预览 被引量:21
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作者 王冬青 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期 51-56,共6页
针对有色噪声干扰的输出误差滑动平均系统,将辅助模型与递推增广最小二乘算法相结合:用辅助模型的输出代替辨识模型信息向量中的未知真实输出项,用估计残差代替信息向量中的不可测噪声项,从而提出了基于辅助模型的递推增广最小二乘... 针对有色噪声干扰的输出误差滑动平均系统,将辅助模型与递推增广最小二乘算法相结合:用辅助模型的输出代替辨识模型信息向量中的未知真实输出项,用估计残差代替信息向量中的不可测噪声项,从而提出了基于辅助模型的递推增广最小二乘辨识方法.为了展示所提方法的特点,文中还给出了经过模型变换的递推增广最小二乘算法.理论分析和仿真研究表明,提出的方法原理简单、计算量小,可以给出高精度参数估计,且能够用于在线辨识. 展开更多
关键词 递推辨识 参数估计 最小二乘 辅助模型 输出误差滑动平均模型
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一类有色噪声干扰系统的辅助模型多新息辨识方法 预览 被引量:1
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作者 栾创业 宋桂玲 +1 位作者 初燕云 王冬青 《青岛大学学报:工程技术版》 CAS 2009年第1期 35-40,共6页
针对一种有色噪声干扰系统,把标量新息扩展为向量新息(即多新息),将最小二乘算法、随机梯度算法分别和辅助模型方法结合,提出了基于辅助模型的多新息最小二乘算法和基于辅助模型的多新息随机梯度算法。与传统最小二乘算法和随机梯... 针对一种有色噪声干扰系统,把标量新息扩展为向量新息(即多新息),将最小二乘算法、随机梯度算法分别和辅助模型方法结合,提出了基于辅助模型的多新息最小二乘算法和基于辅助模型的多新息随机梯度算法。与传统最小二乘算法和随机梯度算法相比,所提出的算法可有效提高收敛速度和辨识精度,其中基于辅助模型的多新息随机梯度算法比基于辅助模型的多新息最小二乘算法计算量少、收敛速度快。仿真例子验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 有色噪声干扰系统 多新息辨识方法 最小二乘算法 随机梯度 辅助模型
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Modeling and Identification of Multirate Systems 预览 被引量:18
6
作者 FengDING TongwenCHEN 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第1期 105-122,共18页
Multirate systems are abundant in industry; for example, many soft-sensor design problems are related to modeling, parameter identification, or state estimation involving multirate systems. The study of multirate syst... Multirate systems are abundant in industry; for example, many soft-sensor design problems are related to modeling, parameter identification, or state estimation involving multirate systems. The study of multirate systems goes back to the early 1950's, and has become an active research area in systems and control. This paper briefly surveys the history of development in the area of multirate systems, and introduces some basic concepts and latest results on multirate systems, including a polynomial transformation technique and the lifting technique as tools for handling multirate systems, lifted state space models, parameter identification of dual-rate systems, how to determine fast single-rate models from dual-rate models and directly from dual-rate data, and a hierarchical identification method for general multirate systems. Finally, some further research topics for multirate systems are given. 展开更多
关键词 多速率系统 识别法 模型化 双重速率系统 参数估计 系统显示 分层识别
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Modeling and identification for soft sensor systems based on the separation of multi-dynamic and static characteristics
7
作者 Pengfei Cao Xionglin Luo Xiaohong Song 《中国化学工程学报:英文版》 SCIE EI CAS CSCD 2018年第1期137-143,共7页
数据驱动的软传感器是一个有效答案在网上为关键优秀变量提供快速、可靠的评价。第二等的变量处于更加不同的速度影响主要变量,并且软传感器系统展出多动态的特征。因此,第一贡献与 multi-time-constant 在以前的学习正在改进模型。ch... 数据驱动的软传感器是一个有效答案在网上为关键优秀变量提供快速、可靠的评价。第二等的变量处于更加不同的速度影响主要变量,并且软传感器系统展出多动态的特征。因此,第一贡献与 multi-time-constant 在以前的学习正在改进模型。characteristics-separation-based 模型将以子步骤方法,和随机的牛顿被识别递归(SNR ) 算法被采用。就软传感器系统的双率的特征而言,建议模型不能直接被识别。因此,二个辅助模型首先被建议在每个更改时期,改进算法(DAM-SNR ) 基于被导出为 intersample 提供评价。这二个辅助模型在交换详细被说明了的机制工作。这个算法服务因为和 SNR 算法的建议模型的鉴定,和鉴定过程然后被介绍。最后,实验盒子证实建议软传感器模型和算法的有效性。 展开更多
关键词 传感器系统 鉴定 特征 辅助模型 改进算法 建模 分离 静态
双率系统辅助模型框架下的随机牛顿递推辨识
8
作者 曹鹏飞 罗雄麟 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期117-124,共8页
针对双率系统,采用基于辅助模型的改进随机牛顿递推算法辨识输出误差模型.若当前参数估计对应的估计系统不稳定,则出现中间不可测时刻输出估计发散,辨识过程停止.增加非线性模型与常规辅助模型一起为下步递推提供信息估计,确保递推进行... 针对双率系统,采用基于辅助模型的改进随机牛顿递推算法辨识输出误差模型.若当前参数估计对应的估计系统不稳定,则出现中间不可测时刻输出估计发散,辨识过程停止.增加非线性模型与常规辅助模型一起为下步递推提供信息估计,确保递推进行.为避免出现输入不充分或者广泛时Hessian阵奇异或者接近奇异的情况,在Hessian阵的递推中增加对称正定矩阵.最后给出了所提出辨识算法的一致收敛性证明. 展开更多
关键词 双率系统 辨识 双辅助模型 收敛分析 改进随机牛顿算法
Hammerstein OEMA系统的辅助模型最小二乘辨识 预览 被引量:1
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作者 初燕云 王冬青 杨国为 《科学技术与工程》 2009年第22期 6837-6839,共3页
针对Hammerstein输出误差自回归(OEMA)模型,将关键变量分离原理与辅助模型辨识思想相结合,提出了基于关键变量分离的辅助模型递推增广最小二乘辨识方法。该方法能获得系统参数估计和噪声参数估计,且能实现在线辨识。
关键词 HAMMERSTEIN模型 关键变量分离原理 辅助模型 递推辨识
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随机干扰系统的辅助模型递推广义增广最小二乘辨识方法 预览 被引量:3
10
作者 谢莉 王冬青 丁锋 《科学技术与工程》 2008年第14期 3944-3945,3965,共3页
基于辅助模型辨识思想,提出了一般有色噪声干扰随机系统的辅助模型递推广义增广最小;乘辨识方法。仿真例子说明提出方法的有效性。
关键词 辅助模型 递推辨识 最小二乘 参数估计
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随机多变量NARMAX模型的非线性递推最小二乘算法 预览
11
作者 侯小秋 《厦门理工学院学报》 2019年第3期8-14,共7页
针对随机多变量NARMAX模型存在的问题,基于线性滤波﹑谱分解定理及成型滤波器原理,将随机干扰等效在系统的输出端,提出改进的随机多变量NARMAX模型。基于辅助模型的原理,在参数估计的准则函数中加入待估参数的增量约束项和遗忘因子,并... 针对随机多变量NARMAX模型存在的问题,基于线性滤波﹑谱分解定理及成型滤波器原理,将随机干扰等效在系统的输出端,提出改进的随机多变量NARMAX模型。基于辅助模型的原理,在参数估计的准则函数中加入待估参数的增量约束项和遗忘因子,并结合增广递推最小二乘算法和随机非线性递推最小二乘算法,将改进的多变量NARMAX模型转换为具有耦合的子系统,给出具有遗忘因子的,能克服算法病态的,适用于具有时变参数模型的改进随机多变量NARMAX模型的非线性递推最小二乘算法。应用在线修正参数预测滤波PID控制,仿真结果验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 NARMAX模型 随机多变量非线性系统 非线性递推最小二乘算法 辅助模型 矩阵求逆算法
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基于辅助模型正交匹配追踪的多输入系统迭代辨识算法
12
作者 刘艳君 尤俊瑶 丁锋 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期787-792,共6页
针对含有未知时滞的多输入输出误差系统的时滞与参数辨识问题,提出一种基于辅助模型的正交匹配追踪迭代算法.首先,由于各输入通道的时滞未知,通过设定输入回归长度,对系统模型进行过参数化,得到一个高维的辨识模型,且辨识模型中参数向... 针对含有未知时滞的多输入输出误差系统的时滞与参数辨识问题,提出一种基于辅助模型的正交匹配追踪迭代算法.首先,由于各输入通道的时滞未知,通过设定输入回归长度,对系统模型进行过参数化,得到一个高维的辨识模型,且辨识模型中参数向量为稀疏向量;然后,基于辅助模型思想和正交匹配追踪算法,在每次迭代过程中,对参数向量和辅助模型的输出进行交互估计,即利用正交匹配追踪算法获得参数向量的估计,再利用参数估计值计算辅助模型的输出,并用辅助模型的输出值代替信息向量中的不可测信息项以更新参数估计;最后,根据参数向量的稀疏特征,获得系统的时滞估计.所提出算法可以利用少量的采样数据信息同时获得系统参数和时滞的估计值.仿真结果表明了所提出算法的有效性. 展开更多
关键词 多变量系统 参数辨识 时滞估计 正交匹配追踪算法 辅助模型 最小二乘迭代算法
基于多新息最小二乘算法的非线性系统辨识 预览
13
作者 刘芳芳 任晓明 《自动化仪表》 CAS 2019年第9期26-29,共4页
针对最小二乘算法辨识性能较差问题,将最小二乘算法中的单新息通过利用p组数据拓展到多新息向量,提出了多新息最小二乘算法。与最小二乘相比,所提出的算法不仅利用了当前的系统信息,而且利用了过去的系统信息,进一步提高了参数辨识的精... 针对最小二乘算法辨识性能较差问题,将最小二乘算法中的单新息通过利用p组数据拓展到多新息向量,提出了多新息最小二乘算法。与最小二乘相比,所提出的算法不仅利用了当前的系统信息,而且利用了过去的系统信息,进一步提高了参数辨识的精度和收敛速度。在所提出的算法中,为了减少冗余的参数辨识和算法计算量,利用关键性分离技术构造整体辨识模型。设计了辅助模型来替代系统中未知的中间变量,提高了参数估计的精度。对比仿真结果表明,所提出的算法具有比递归最小二乘算法更高的辨识精度和收敛速度。 展开更多
关键词 最小二乘 多新息 辅助模型 关键性分离技术 多新息向量 参数辨识 算法计算量 MATLAB
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输出误差滑动平均系统的递阶增广随机梯度算法 预览
14
作者 姜晓坤 籍艳 万立娟 《青岛科技大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第6期106-110,共5页
提出了一种输出误差滑动平均(OEMA)系统的两阶段增广随机梯度算法。利用辅助模型思想处理未知变量,并用随机梯度法识别系统模型参数。应用分解的技术将OEMA系统分解为两个低维数的子系统,并分别识别每个子系统。由于子系统中协方差矩阵... 提出了一种输出误差滑动平均(OEMA)系统的两阶段增广随机梯度算法。利用辅助模型思想处理未知变量,并用随机梯度法识别系统模型参数。应用分解的技术将OEMA系统分解为两个低维数的子系统,并分别识别每个子系统。由于子系统中协方差矩阵的维数降低,因此减少了计算量,从而提高了算法的计算效率。仿真结果表明该算法是有效的。 展开更多
关键词 辅助模型 随机梯度 参数估计 分层识别 计算量
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一种带奇异点检测和补偿的GPR在线软测量方法 预览 被引量:1
15
作者 钟怀兵 熊伟丽 《南京理工大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2017年第4期503-510,共8页
针对软测量方法实际应用中查询样本可能出现奇异点这一问题,提出一种带奇异点检测和补偿的高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)在线软测量方法。该方法首先对训练样本利用高斯过程回归方法进行建模,得到软测量模型;然后对... 针对软测量方法实际应用中查询样本可能出现奇异点这一问题,提出一种带奇异点检测和补偿的高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)在线软测量方法。该方法首先对训练样本利用高斯过程回归方法进行建模,得到软测量模型;然后对新来查询样本采用改进拉依达准则进行奇异点检测,当新来查询样本被确定为奇异点时,利用辅助模型进行修补,然后再利用软测量模型对修补后查询样本点进行预测;否则,直接对新来查询样本点使用软测量模型进行预测,此方法能够有效确保新来查询样本点的有效性。通过对实际硫回收过程的数据进行实验仿真,进一步验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 高斯过程回归 辅助模型 奇异点 拉依达准则 软测量
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双率CARMA模型的广义最小方差自校正控制
16
作者 肖永松 刘艳君 《计算机与应用化学》 CAS 2016年第2期237-240,共4页
针对一类双率采样的CARMA模型,研究了相关的自校正控制问题。基于双率采样以及含有噪声的数据,本文提出一个辅助模型来估计无法采样到的损失输出数据,并进一步采用随机梯度算法来估计模型参数。通过最小化最优预测输出的方差并结合Dioph... 针对一类双率采样的CARMA模型,研究了相关的自校正控制问题。基于双率采样以及含有噪声的数据,本文提出一个辅助模型来估计无法采样到的损失输出数据,并进一步采用随机梯度算法来估计模型参数。通过最小化最优预测输出的方差并结合Diophantine方程给出了基于辅助模型的广义最小方差自校正控制(AM-GMVSTC)策略。最后通过一个仿真例子说明提出算法的有效性。 展开更多
关键词 自校正控制 双率系统 CARMA模型 辅助模型
受滑动平均有色噪声干扰的非均匀采样非线性系统的辨识算法研究 预览 被引量:1
17
作者 李向丽 夏静 陈维 《常熟理工学院学报》 2016年第4期58-63,共6页
研究受滑动平均有色噪声干扰的非均匀采样非线性系统的参数辨识算法.针对系统中存在不可测中间变量的问题,利用辅助模型对其进行估计,进一步提出递推增广最小二乘算法对系统参数进行辨识.并通过计算机MATLAB仿真验证了算法的有效性.
关键词 非线性系统 非均匀采样 辅助模型 滑动平均
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损失数据线性参数系统的递推最小二乘辨识方法 被引量:9
18
作者 丁锋 汪菲菲 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期2261-2266,共6页
针对损失数据线性参数系统的参数辨识问题,借助辅助模型辨识思想推导出其变递推间隔辅助模型递推最小二乘算法.为了提高该算法的计算效率,利用分解技术得到变递推间隔分解递推最小二乘算法估计系统参数.此外,在变递推间隔分解递推最小... 针对损失数据线性参数系统的参数辨识问题,借助辅助模型辨识思想推导出其变递推间隔辅助模型递推最小二乘算法.为了提高该算法的计算效率,利用分解技术得到变递推间隔分解递推最小二乘算法估计系统参数.此外,在变递推间隔分解递推最小二乘算法中引入遗忘因子,从而提高参数估计精度和收敛速度.仿真结果表明,所提出的算法能有效估计系统参数. 展开更多
关键词 参数估计 辅助模型 分解技术 损失数据 线性参数系统
改进的梯度下降法在离散时滞系统中的应用 预览 被引量:2
19
作者 杨晓冬 马光 《国外电子测量技术》 2016年第3期98-104,共7页
提出了离散时滞系统的辨识问题,这个问题包括时滞参数的辨识和系统动态参数的辨识。提出了一种基于辅助模型思想和低通滤波技术的带可变遗忘因子的随机梯度下降法对系统时滞参数和系统动态参数同时进行在线辨识。建立辅助模型,用辅助... 提出了离散时滞系统的辨识问题,这个问题包括时滞参数的辨识和系统动态参数的辨识。提出了一种基于辅助模型思想和低通滤波技术的带可变遗忘因子的随机梯度下降法对系统时滞参数和系统动态参数同时进行在线辨识。建立辅助模型,用辅助模型输出代替系统的无噪声输出。引入基于预测误差的可变遗忘因子,加快算法的收敛速度,提高算法的预测精度。同时,引入低通滤波技术增大时滞参数的收敛域,使得损失函数取得全局最优。最后,通过仿真证明了本文算法的有效性。 展开更多
关键词 离散系统 时滞 辅助模型 可变遗忘因子 低通滤波
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基于可分离组合式信号的Hammerstein 输出误差滑动平均系统辨识研究
20
作者 冯启亮 贾立 《系统科学与数学》 CSCD 北大核心 2015年第7期788-801,共14页
考虑实际生产过程中的不可测噪声,提出一种基于可分离组合式信号的Hammerstein输出误差滑动平均系统辨识方法.通过可分离组合式信号源实现了Hammerstein输出误差滑动平均系统中静态非线性环节和动态线性环节的分离,解决了中间不可测... 考虑实际生产过程中的不可测噪声,提出一种基于可分离组合式信号的Hammerstein输出误差滑动平均系统辨识方法.通过可分离组合式信号源实现了Hammerstein输出误差滑动平均系统中静态非线性环节和动态线性环节的分离,解决了中间不可测变量的估计问题.基于辅助模型辨识思想和相关分析法估计Hammerstein输出误差滑动平均系统中静态非线性和动态线性环节的参数,避免了采用迭代法辨识Hammerstein模型时存在模型参数初始化和收敛性难以证明的问题,并有效补偿噪声信号的干扰.仿真结果验证了上述方法的有效性. 展开更多
关键词 Hammerstein输出误差滑动平均系统 可分离组合式信号 相关分析法 辅助模型.
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