2) fast fuzzy identification
快速模糊辨识
1.
A kind of T-S fuzzy model is established for nonlinear system by a fast fuzzy identification method based on fuzzy logic rules.
对非线性系统,利用一种基于模糊规则的快速模糊辨识方法建立 T-S 模糊模型,并由卡尔曼滤波算法辨识模糊模型的结论参数,根据系统动态线性化模型采取广义预测控制策略。
2.
A T-S fuzzy model was established for nonlinear system by a fast fuzzy identification method based on fuzzy logic rules.
对一类非线性系统,利用一种基于模糊规则的快速模糊辨识方法建立起系统的T-S模型,并基于该模型应用局部递推最小二乘方法根据采样值对模型参数进行在线修正,根据系统动态线性化模型采取广义预测控制策略,从而实现了基于T-S模糊模型的非线性系统自适应模糊预测控制。
3) fitness fast identify algorithm
适应值快速辨识算法
4) speed identification
转速辨识
1.
A novel variable-structure MRAS observer for speed identification was proposed in a sensor-less vector controlled PMSM (permanent magnet synchronous motor) drive.
提出了一种新颖的变结构模型参考自适应观测器,用于永磁电机无速度传感器矢量控制系统的转速辨识。
2.
The speed identification of motors in direct toque control(DTC) was simulated.
通过对直接转矩控制中电机转速进行辨识的仿真实验,结果表明:这种变异蚁群神经网络兼具了神经网络和蚁群算法两方面的优点,不仅具有广泛的映射能力,还明显提高了运算效率,用变异蚁群神经网络构造的转速辨识器能够准确地跟踪电机转速的变化,使系统具有良好的动态性能。
3.
In this paper a new hybrid speed identification method is proposed.
提出了将开环直接计算与模型参考自适应方法相结合的神经网络混合转速辨识模型。
5) speed identification
速度辨识
1.
A speed identification method for induction motor based on MRAS;
一种基于MRAS的异步电机速度辨识方法
2.
Based on ANN speed identification model estimated by counter electromotive force,an adjustable-speed system of speed sensorless induction motor is designed by method of vector control of magnetic field orientation.
基于反电动势估算的ANN速度辨识模型,采用转子磁场定向的矢量控制方法,构建了一个无速度传感器异步电机调速系统。
6) speed Estimation
转速辨识
1.
A new general arithmetic to design speed estimation arithmetic of asynchronous motor based on the absolutely stability theorem of nonlinear system is introduced.
通过理论分析可以证明传统的MRAS(模型参考自适应方法)转速辨识算法就是该理论的一种较优实现形式,从而从另一方面证明了MRAS转速辨识方法的稳定性,并且解决了传统MRAS算法中武断的忽略磁链观测误差的问题。
补充资料：闭环系统辨识
在闭环条件下确定开环系统(或正向通道)的动态特性。一般的系统辨识方法都是针对开环控制系统的，对于闭环控制系统的辨识，主要是指根据闭环操作所得到的数据，在什么条件下可以辨识和如何辨识系统的正向通道参数的问题。稳定的闭环系统对于不同反馈作用的输入信号可能有几乎相同的输出信号，因此闭环系统的输入和输出数据所提供的信息比开环的少。这给辨识带来一定困难。另外，在开环系统中，输入和输出所受到的干扰是互相独立的；而在闭环系统中，由于反馈的作用，输入总是与输出噪声相关的，这就给辨识带来更大的困难，有时甚至不能辨识。对于闭环系统，在很多情况下不允许把反馈断开后再对正向通道进行辨识。因为切断反馈,系统便成为开环而不稳定,甚至出现危险（例如一些化工系统就是这样）。有时为了高产、优质和保密等原因也必须保留反馈。还有很多系统，反馈是系统本身所固有的，根本不能消除，例如社会、经济和生物等系统。
图1是一个闭环控制系统，其中w是设定值干扰，u和y分别是系统的输入和输出，它们都是可以测量的，ε1和ε2分别是正向通道和反馈回路的噪声，GS和GR分别是系统开环的和反馈回路的传递函数,G1和G2分别是正向通道和反馈回路噪声的传递函数。闭环系统辨识就是用 w、u和y的测量值来确定系统开环的传递函数GS。用一般的系统辨识方法，通过w和y的测量值可以对整个闭环系统进行辨识而得到闭环系统的传递函数，通过u和y的测量值得到的开环传递函数GS误差比较大，因为这时输入u和噪声ε1不是统计独立的，而独立性是无偏估计(见参数估计)的充分条件。当w＝0和ε2 ＝0时，图1变为图2，对于这样的闭环系统，用u和y的测量值不能得到真实的开环系统传递函数GS，而只能得到GS的一个估计：。 闭环系统辨识的关键是保证输入u与噪声的统计独立性和保证GS的唯一性。70年代中期以来闭环系统辨识取得一些重要的结果：①在有反馈噪声的情况下，如果ε1和ε2统计独立,则用u和y的测量值可以辨识出GS与GR；如果ε1和ε2不是统计独立的,则GS和GR 没有唯一解。②在没有反馈噪声的情况下，如果GR已知,w≠0，而且w与ε1统计独立，则由u和y的测量值可以得到 GS的正确解；如果w =0（图2），则在一定条件下，闭环系统也是可辨识的。
参考书目
哥德温、潘恩著，张永光、袁震东译：《动态系统辨识：试验设计与数据分析》，科学出版社，北京，1983。（G. C. Goodwin and R. L. Payne， Dynamic System Identification： Experiment Design and Data Analysis, Academic Press, 1977.）
图1是一个闭环控制系统，其中w是设定值干扰，u和y分别是系统的输入和输出，它们都是可以测量的，ε1和ε2分别是正向通道和反馈回路的噪声，GS和GR分别是系统开环的和反馈回路的传递函数,G1和G2分别是正向通道和反馈回路噪声的传递函数。闭环系统辨识就是用 w、u和y的测量值来确定系统开环的传递函数GS。用一般的系统辨识方法，通过w和y的测量值可以对整个闭环系统进行辨识而得到闭环系统的传递函数，通过u和y的测量值得到的开环传递函数GS误差比较大，因为这时输入u和噪声ε1不是统计独立的，而独立性是无偏估计(见参数估计)的充分条件。当w＝0和ε2 ＝0时，图1变为图2，对于这样的闭环系统，用u和y的测量值不能得到真实的开环系统传递函数GS，而只能得到GS的一个估计：。 闭环系统辨识的关键是保证输入u与噪声的统计独立性和保证GS的唯一性。70年代中期以来闭环系统辨识取得一些重要的结果：①在有反馈噪声的情况下，如果ε1和ε2统计独立,则用u和y的测量值可以辨识出GS与GR；如果ε1和ε2不是统计独立的,则GS和GR 没有唯一解。②在没有反馈噪声的情况下，如果GR已知,w≠0，而且w与ε1统计独立，则由u和y的测量值可以得到 GS的正确解；如果w =0（图2），则在一定条件下，闭环系统也是可辨识的。
参考书目
哥德温、潘恩著，张永光、袁震东译：《动态系统辨识：试验设计与数据分析》，科学出版社，北京，1983。（G. C. Goodwin and R. L. Payne， Dynamic System Identification： Experiment Design and Data Analysis, Academic Press, 1977.）
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
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