国家自然科学基金(10672045)
- 作品数：8 被引量：61H指数：5
- 相关作者：于开平庞世伟邹经湘牟晓明赵婕更多>>
- 相关机构：哈尔滨工业大学中国电子科技集团公司第三十八研究所石家庄铁道学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”更多>>
- 相关领域：理学自动化与计算机技术自然科学总论机械工程更多>>
- 楔型角对尾舵的流体动力特性研究被引量：2
- 2009年
- 采用FLUENT软件对带超空泡航行体尾舵的空化特性进行了数值仿真研究,研究表明,楔角越小舵的升阻比越大,同楔角下复合型舵的升阻比要高于楔型舵的升阻比;小空化数下舵的舵效要好于大空数下的舵效;攻角的增加舵的阻力系数曲线先不上升然后上升.
- 刘海军邹振祝
- 关键词：超空泡舵效
- 非线性时变系统辨识方法研究进展
- 本文主要针对同时考虑非线性和时变特性的系统辨识和参数识别方法国内外研究进行较全面的总结。简要说明了非线性时变系统辨识方法研究具有非常重要的理论意义和广泛的工程应用价值,总结了用于非线性时变系统辨识的神经网络方法、非线性参...
- 于开平庞世伟邹经湘
- 关键词：非线性时变系统系统辨识神经网络
- 文献传递
- DYNAMIC RESPONSE AND IDENTIFICATION OF A CANTILEVER BEAM SUPPORTED BY A NONLINEAR SPRING SUBJECTED TO A MOVING MASS
- ＜正＞The problem of analyzing the dynamic response of elastic structures subjected to moving masses, ranging fro...
- Kaiping Yu~1 and Kai Yang~2 Department of Astronautics Science and Mechanics
- 关键词：NONLINEARTIME-VARYINGIDENTIFICATION
- 文献传递
- 面内载荷对蜂窝夹层板非线性动力学影响
- <正>研究了正六角形蜂窝芯的蜂窝夹层板的非线性动力学问题。以飞机飞行中机翼的颤振为实际工程背景,考虑面内和横向载荷的联合作用,应用Hamilton原理建立四边简支蜂窝夹层板的动力学控制方程。运用Galerkin方法对偏微...
- 刘长亮张伟陈丽华
- 关键词：蜂窝夹层板非线性动力学混沌分岔
- 文献传递
- 利用NARMA模型辨识非线性时变结构系统被引量：6
- 2008年
- 为了有效地进行非线性时变结构系统的辨识,提出了一种基于Kalman滤波算法的利用时变非线性自回归滑动平均模型的用于非线性时变结构系统辨识的新方法.首先,利用线性变换将非线性时不变结构系统的动力学模型转化为非线性自回归滑动平均模型,然后,将非线性项展开为系统输出数据的多项式的形式.利用短时时不变假设,通过改变模型参数跟踪系统参数的变化,将非线性时变系统的辨识问题转化为线性时变系统的辨识问题.建立系统参数的随机游动模型,引入Kalman滤波算法估计系统的参数,实现对非线性时变结构系统的辨识.最后对一个具有非线性时变刚度的三自由度结构系统进行了仿真,结果表明:该方法可以有效地跟踪非线性时变结构系统的参数变化.遗忘因子的对比试验表明只有选择合适的遗忘因子才能得到合理的结果.
- 庞世伟于开平邹经湘
- 关键词：非线性时变系统辨识KALMAN滤波NARMA
- 基于时变NARMA模型的非线性时变系统辨识被引量：7
- 2006年
- 在非线性自回归滑动平均模型NARMA(NonlinearAutoRegressiveMovingAverage)中引入时间变量,将其扩展为时变NARMA模型,用Taylor展开将模型中的非线性函数展开为关于输入输出的多项式,得到关于参数线性时变的多项式形式的时变NARMA模型,再用基序列拟合模型的时变参数得到关于参数线性时不变的模型,最后用递推最小二乘法估计模型参数。仿真算例证明,与小波网络方法相比,辨识精度高,计算量小。
- 庞世伟于开平邹经湘
- 关键词：非线性时变系统系统辨识NARMA递推最小二乘法
- 基于前向神经网的时变非线性结构系统辨识快速递推最小二乘法
- 针对基于前向神经网络的普通递推最小二乘估计存在着自适应跟踪慢和精度低的问题,本文提出了一种可对非线性时变系统进行快速辨识的新方法,因该方法有类似递推最小二乘算法的形式,称其为基于前向神经网络的快速递推最小二乘算法。该算法...
- 于开平董好志
- 关键词：非线性时变系统系统辨识神经网络结构系统
- 文献传递
- 基于前向神经网络的非线性时变系统辨识的改进递推最小二乘算法被引量：5
- 2009年
- 标准的递推最小二乘算法随着递推次数的增加,增益矩阵将逐渐趋于零,致使递推算法慢慢失去修正能力,出现所谓的"数据饱和"现象。为了克服"数据饱和"问题,首先对递推最小二乘算法进行改进,得到了改进的最小二乘算法(IRLS),并给出了收敛性证明,然后将该算法应用于基于前向神经网络的非线性时变系统辨识。通过对两个非线性时变系统进行有效验证,仿真结果表明本文算法计算精度高、计算速度快、数值稳定性好,并能有效克服"数据饱和"。
- 于开平牟晓明
- 关键词：非线性时变系统多层前向神经网络系统辨识
- 基于改进最小二乘步骤的NARMA模型辨识非线性时变结构系统被引量：1
- 2010年
- 基于时变非线性自回归滑动平均模型利用改进的递推最小二乘算法提出一种用于非线性时变结构系统辨识的方法。利用线性变换将非线性时不变结构系统的动力学模型转化为非线性自回归滑动平均模型,然后将非线性项展开为系统输出数据的多项式的形式。利用短时时不变假设,通过改变模型的参数跟踪系统参数的变化,将非线性时变系统的辨识问题转化为线性时变系统的辨识问题,再利用改进的递推最小二乘算法实现对非线性时变结构系统的辨识。最后通过一个具有非线性时变刚度的三自由度结构系统的仿真算例表明,该方法可以有效地辨识非线性时变结构系统。
- 彭海波于开平刘炜
- 关键词：非线性时变系统递推最小二乘
- 基于前向神经网络的非线性时变系统辨识改进EKF算法被引量：4
- 2010年
- 为了克服传统扩展卡尔曼滤波算法进行参数估计时可能产生的新数据失效问题,提出了一种改进的扩展卡尔曼滤波(EKF)步骤,然后将改进步骤做为人工神经网络的学习算法用于基于前向神经网络的非线性时变系统辨识。与传统的扩展卡尔曼滤波步骤相比克服了新数据的饱和现象,可以更好地反映系统时变特征。通过一个单变量一般时变非线性系统和一个三自由度非线性时变刚度结构系统算例,仿真验证了新算法在辨识精度和计算量方面的改进特性。
- 于开平牟晓明
- 关键词：非线性时变系统多层前向神经网络系统辨识
