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中国博士后科学基金(20080440386)

作品数:4 被引量:13H指数:2
相关作者:萧德云杨帆耿立辉吴占松更多>>
相关机构:清华大学更多>>
发文基金:中国博士后科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术自然科学总论更多>>

文献类型

  • 4篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 3篇自动化与计算...
  • 1篇电气工程
  • 1篇自然科学总论

主题

  • 3篇有向图
  • 3篇符号有向图
  • 3篇SDG
  • 2篇电机
  • 2篇发电
  • 2篇发电机
  • 2篇发电机组
  • 1篇迭代辨识
  • 1篇状态估计
  • 1篇小波
  • 1篇小波降噪
  • 1篇模型辨识
  • 1篇控制系统
  • 1篇非均匀
  • 1篇非均匀采样
  • 1篇OE
  • 1篇SPARSE
  • 1篇BASED_...
  • 1篇采样
  • 1篇采样数据

机构

  • 4篇清华大学

作者

  • 3篇萧德云
  • 3篇杨帆
  • 1篇吴占松
  • 1篇耿立辉

传媒

  • 1篇华中科技大学...
  • 1篇高技术通讯
  • 1篇控制与决策
  • 1篇High T...
  • 1篇PCC200...

年份

  • 2篇2010
  • 3篇2009
4 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
输入数据缺失情况下的OE模型辨识算法研究被引量:3
2010年
针对辨识技术应用过程中出现的一类输入数据随机缺失时的辨识问题进行了研究。针对输出误差(OE)模型描述的一类系统,提出了一种模型辨识和缺失数据预测交互迭代的辨识算法。在模型辨识中采用了递推的辨识算法便于形成实时更新的在线辨识策略;而在缺失数据的预测过程中,利用小波降噪技术对预测数据进行适应性的滤波。仿真和分析表明,所提出的辨识算法对连续性输入数据缺失具有很强的鲁棒性;与没有小波技术参与的辨识算法相比,该算法具有较高的模型辨识精度和对缺失数据较好的预测能力。
耿立辉萧德云
关键词:小波降噪迭代辨识
发电机组的SDG模型描述与故障分析
针对大规模复杂系统中的故障传递问题,以节点和有向支路组成的符号有向图(signed directed graph,简称SDG)模型提供了一种定性的描述方式和分析方法。通过研究变量之间的直接因果影响关系,建立SDG模型,并...
杨帆萧德云吴占松
关键词:发电机组符号有向图
文献传递
Process modeling and optimizing control based on sparse nonuniformly sampled data
2010年
In this paper,a process modeling and related optimizing control for nonuniformly sampled ( NUS)systems are addressed.By using a proposed nonuniform integration filter and subspace method estimation,an identification method of NUS systems is developed,based on which either an output soft sensor or ahidden state estimator is developed.The optimizing control is implemented by replacing the sparsely-measured/immeasurable variable with the estimated one.Examples of optimizing control problem are given.The proposed optimizing control strategy in the simulation examples is verified to be very effective.
倪博溢XiaoDeyun
关键词:非均匀采样采样数据状态估计
控制系统的SDG模型描述及故障传播分析被引量:9
2009年
讨论了控制系统的符号有向图(SDG)模型描述和故障在控制系统中的传播方式及分析方法.该方法按控制回路信息流向的正反推理,分析初始和稳态响应的故障传递规律,通过基本单元的组合可以扩展到各类控制系统的SDG描述和故障传播分析.以锅炉水位控制系统为例,验证了该方法的有效性.
杨帆萧德云
关键词:符号有向图控制系统
大规模复杂系统的递阶SDG模型描述及故障分析被引量:1
2009年
讨论了3层结构的递阶SDG(signed directed graph)模型的描述方法,将单层的模型转化为多层递阶的模型,以提高推理效率而不丢失可能解,解决大规模复杂系统中图搜索计算复杂度高的问题.SDG模型的3层结构中顶层是独立或因果关系清楚的子系统,粗线条描述系统功能框架;中间层是主要变量和控制系统,描述系统的整体流程;底层是所有变量(过程变量、控制变量等),描述变量之间的因果影响关系.进行故障分析时,根据初始响应由上至下逐层进行搜索,寻找可能的故障源和后果.最后,对一个电厂发电机组的实例进行了建模和分析,证明了所提出方法的有效性.
杨帆萧德云吴占松
关键词:发电机组
共1页<1>
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