杨爱华
- 作品数：6 被引量：20H指数：2
- 供职机构：上海大学机电工程与自动化学院上海市电站自动化重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金上海市科委国际合作基金上海市教育委员会创新基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 含过程噪声的Hammerstein-Wiener神经模糊模型多信号源辨识
- 过程噪声对Hammerstein-Wiener系统输出的影响与输出非线性环节的增益有关,在建模研究中必须分析和补偿过程噪声对模型辨识结果的影响,否则会使模型灵敏度分析与机理规律相违背。考虑过程噪声的干扰,本文提出一种基于...
- 贾立杨爱华邱铭森
- 关键词：HAMMERSTEIN-WIENER模型
- 文献传递
- 基于Hammerstein模型的过热器系统建模被引量：1
- 2013年
- 针对试验建模与机理建模方法的不足，对利用现场数据建立锅炉过热汽温的动态模型进行了研究，提出了一种基于Hammerstein模型的系统建模方法，并通过一组现场数据建立了过热器减温水流量扰动下的过热器Hammerstein模型，然后用另一组现场数据对所建立的模型进行了仿真试验，结果表明模型输出的变化与主蒸汽温度实际变化基本一致，模型能够反映过热器的动态特性。该建模方法精度高、通用性强，并且可以简化控制器的设计。
- 韩宇杨爱华贾立
- 关键词：过热器HAMMERSTEIN模型神经模糊网络
- 含过程噪声的Hammerstein-Wiener神经模糊模型多信号源辨识被引量：1
- 2016年
- 提出一种在过程噪声干扰下基于偏差补偿递推最小二乘法的Hammerstein-Wiener神经模糊模型多信号源辨识方法.通过三阶段组合式多源信号,实现了过程噪声干扰下HammersteinWiener模型中输入静态非线性环节、动态线性环节以及输出静态非线性环节的分离,提高了各串联环节模型参数的分离精度,避免了传统迭代分离方法中模型参数的收敛问题.在此基础上,利用补偿原理,提出基于偏差补偿递推最小二乘法的Hammerstein-Wiener模型参数辨识方法,通过在递推最小二乘算法中引入修正项来补偿过程噪声引起的估计偏差,实现了模型参数的无偏估计.理论分析与仿真实验的结果表明,所提出的方法具有较好的有效性.
- 贾立杨爱华邱铭森
- 关键词：HAMMERSTEIN-WIENER模型信号源
- 基于多信号源的神经模糊Hammerstein-Wiener模型及其应用研究
- 面对复杂工业过程控制的需求， 设计一种结合数据信息的特殊模型结构， 在保证控制系统有效性的前提下通过模型的结构来简化控制器的求解是亟待解决的问题。为此， 本文提出一种基于多信号源的神经模糊Hammerstein-Wien...
- 贾立杨爱华邱铭森
- 关键词：HAMMERSTEIN-WIENER模型神经模糊系统非线性系统信号分离
- 文献传递
- 基于多信号源的神经模糊Hammerstein-Wiener模型研究被引量：8
- 2013年
- 面对复杂工业过程控制的需求,设计一种结合数据信息的特殊模型结构,在保证控制系统有效性的前提下通过模型的结构来简化控制器的求解是亟待解决的问题.为此,本文提出一种基于多信号源的神经模糊Hammerstein-Wiener模型,突破传统的迭代分离方法,通过组合式多信号实现Hammerstein-Wiener模型中神经模糊非线性环节和线性环节的分离,同时设计了神经模糊模型参数的非迭代优化算法,将研究结果拓广到分段非线性系统,改善了模型的适用范围.该算法保证了模型的预测精度,具有逼近较强非线性过程的能力.在此基础上设计了基于神经模糊Hammerstein-Wiener模型的控制系统,利用模型的特殊结构将非线性系统的控制问题简化为线性系统的控制问题,采用简单的PID控制器便能达到较好的控制效果.仿真结果验证了上述方法的有效性.
- 贾立杨爱华邱铭森
- 关键词：HAMMERSTEIN-WIENER模型神经模糊系统非线性系统信号分离
- 基于辅助模型递推最小二乘法的Hammerstein模型多信号源辨识被引量：10
- 2014年
- 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。
- 贾立杨爱华邱铭森
- 关键词：HAMMERSTEIN模型最小二乘法参数辨识多信号源
