基于ARX系统辨识模型的钢绞线张拉力识别

钢绞线是预应力结构和大跨索承体系桥梁的核心受力构件,其实际保有应力值将决定结构的承载能力和耐久性。以钢绞线超声导波传播过程为独立系统,外在激励和数据采集为系统的输入和输出,通过ARX系统辨识方法分析钢绞线张拉力引起的系统模型参数变化,并以模型参数为特征向量,构建张拉力识别指标。实验结果表明该识别指标具有良好的单调线性变化规律,确定系数达到0.964;传感器布置在钢绞线端面和侧面具有相似的规律性,相对而言,端面布置传感器识别指标的敏感性和线性规律更好;重复加卸载过程,识别指标线性拟合斜率比较稳定,受钢绞线应力加载路径影响较小。

ADS应用程序向ARX环境移植的研究

通过对 ADS应用程序和 ARX应用程序的调用流程及基本结构的分析 ,研究提出了一种移植方法 ;运用此方法可成功地将 ADS应用程序移植到 ARX环境中 ,并提高了程序的运行速度 .

基于模糊ARX-RBQ方法的液压制动系统故障诊断分析

为了提高工程机械中液压制动系统的运行可靠性,选择模糊ARX模型来构建得到液压制动系统运行故障信息的提取方法,利用RBQ网络分类器来归类各个故障特征向量,从而实现对系统故障种类与状态的准确判断。故障分析方法诊断准确率达到92%,表明此方法可以满足液压制动系统故障诊断的要求。采用该算法与PID算法都可以快速响应,经分析可知建立在RBF-ARX模型基础上的非线性预测控制算法在控制强非线性多变量系统方面优于传统PID算法。

一种新的ARX模型在磁悬浮系统建模中的应用

采用一种新的ARX模型(RBF-ARX模型)对磁悬浮系统进行离线建模,讨论了RBF-ARX模型的原理、结构的选取、模型参数辨识和RBF参数优化等问题。文章分别采用不同的序列作为状态变量,分别建立RBF-ARX模型,并分析了各模型的性能及可靠性。模型的预测输出和仿真结果,证实了RBF-ARX模型在非线性系统建模和辨识中的有效性。通过与ARX模型的比较,证明了RBF-ARX模型在非线性系统建模中效果更好。

基于RBF-ARX模型的绞吸挖泥船横移过程模型设计

由于绞吸挖泥船横移过程的影响因素众多,具有明显的非线性和时变性特征,难以精确建模来描述其动态特性。因此在对挖泥船产量形成过程详细分析的基础上,针对传统神经网络收敛速度慢、隐含层较多、训练阶段无法自适应调整网络结构的缺点,采用RBF-ARX模型结构进行绞吸挖泥船产量和横移速度的建模。通过结构化非线性参数优化方法SNPOM,离线识别出RBF-ARX模型的线性和非线性参数,并利用仿真对所建模型和真实数据的误差进行对比。仿真结果表明:所建立的绞吸式挖泥船横移过程模型能够比较准确描述系统在全局范围内的动态特性,与挖泥船的实际产量输出拟合较好。

基于EMD和ARX模型的齿轮箱故障诊断研究

将EMD算法作为信号预处理的一种手段,将齿轮箱非平稳振动信号分解为一系列平稳过程的IMF分量,并将能量最大的有效分量做为系统模型的输出响应信号,输入轴转速转矩信号为系统输入信号,建立齿轮箱系统的时间序列ARX模型。实验结果表明:ARX模型将输入的波动计算在模型中,增强了系统模型的抗干扰能力,对于提高故障诊断的辨识精度具有重要意义。

基于RBF-ARX模型的短期电力负荷预测

为了提高短期电力负荷预测的精度,提出基于RBF-ARX模型的短期电力负荷循环预测法:将短期电力负荷预测看作非线性时间序列预测问题,并根据历史负荷数据建立电力负荷自回归预测模型(ARX模型),用RBF神经网络逼近ARX模型的参数,并用结构化非线性参数优化法(SNPOM)离线估计模型参数。用该方法对湖南某市电力负荷进行预测,将预测结果与实际负荷值进行比较,结果表明:基于RBF-ARX模型的短期电力负荷循环预测法精度高,可靠性强,具有很好的实用性。

基于ARX模型的大型公共建筑冷负荷预测研究

针对冰蓄冷空调系统运行策略优化时大型公共建筑冷负荷预测不准确的问题,并考虑影响冷负荷的内部和外部因素,提出了基于外部输入的自回归模型(ARX模型)。采用最小二乘算法对ARX模型中的参数进行辨识,对所得到的冷负荷模型采用F检验法与χ~2检验法进行检验,并将预测结果与实际所需冷负荷进行比较。试验结果表明,基于外部输入的自回归模型具有良好的预测精度,为冰蓄冷空调系统经济运行策略的制定提供可靠依据。

Extending Instrumental Variable Method for Effective Economic Modelling

Economic modeling that yields practical value must cater for effects caused by exogenous variables. AutoRegressive eXogenous approach (ARX) has been widely used in regional economic studies. Instrumental Variable Method is regarded as a preferential method to parametric estimation in ARX modeling. However, traditional instrumental variable methods can only handle single variable which has limited its capability. This paper presents an extended instrumental variable method (EIVM) which is based on multiple variables. This provides the capability of taking into account of exogenous variables and reflects better the economic activities. A case study is conducted, which illustrates the application of the EIVM in modeling Northeastern economy in China.

黄瓜炭疽病菌对杀菌剂敏感性的优化测定方法研究

本文以黄瓜炭疽病菌(GloeosporiumorbiculareArs)为研究对象,采用随机试验设计,比较了不同培养基、孢子萌发方法对病菌孢子萌发的影响,建立了一套测定炭疽病菌分生孢子对杀菌剂敏感性的简易方法。结果表明:不同培养基培养的分生孢子,均以使用玻片水琼胶表面萌发法的萌发效果最好,且以PDA培养基培养的分生孢子在玻片水琼胶表面萌发率最高、最稳定。此外使用该方法测定了黄瓜炭疽病菌对福美双、百菌清的敏感性。

AutoCAD二次开发应用程序移植方法探讨

文章详细论述了在AutoCAD二次开发中ADS应用程序和ARX应用程序的联系,提出了由ADS向ARX移植的两种方法,实现了原有ADS应用程序的再次利用。

土-结构相互作用对结构监测与辨识结果的影响

通过对一个现有建筑的结构动态参数的辨识讨论了土与结构的相互作用。目标建筑是建于1998年的8层的型钢混凝土结构。在此研究中,8自由度的模型被建立以分析微震观测数据,随即,非参数和参数技巧以辨识此结构的自然频率,阻尼率和层硬度等。在考虑土-结构相互作用和不考虑土-结构相互作用的两种情况下,分别辨识结构的参数并对比结果以证实其对辨识结果的影响。在文中非参数方法包括众所周知的传递函数和随机减量法,参数方法是非线性的系统辨识工具ARX(Auto-Regression with extra input)方法。

铁塔建模系统中的“样式-组件-装配”设计方法

针对传统铁塔建模系统效率低下的现状,提出了一种新的建模设计方法,即“样式-组件-装配”的3步建模方法,并用ARX(AutoCAD运行时扩展)编程,在AutoCAD平台上实现了这一思路。实践证明,这种方法能从根本上提高铁塔的建模速度,并且对其它领域的工程建模思想也有一定的启发作用,具有一定的理论价值和社会价值。

DE算法的改进及其在系统辨识中的应用

对于一类高维、非光滑及非线性的约束优化问题,传统的搜索方法不能很好地求得全局最优解,而DE算法可以处理这类问题.为了提高DE算法收敛到全局最优的概率和精度,在基本DE算法的基础上,运用变步长梯度法和记忆库,得到改进的DE算法,并将改进的DE算法应用于实际水槽的模型参数辨识.经过测试对象、采集数据、选择模型结构、辨识参数和验证模型,结果表明,改进的DE算法使辨识系统参数收敛到全局最优的能力增强,收敛概率和精度得到提高,模型偏差平方和更小.

基于辅助变量法的系统参数辨识

重点介绍了系统参数辨识中辅助变量法的基本原理,并通过某导弹天线伺服机构数学模型的辨识实例,具体说明了基于辅助变量法的参数辨识在M atlab中的实现方法。结果表明基于辅助变量法的参数辨识比最小二乘法具有更高的精度,尤其当噪声为有色噪声和噪声模型结构不好确定时,辅助变量法更加有效。

道路线形设计系统(RADS4.0)

RADS的开发吸收了国内外优秀道路CAD线形设计软件的优点，吸取了目前道路CAD线形设计理论的新成果，在AutoCADR14平台上，利用ARX编程技术，使用VisualC＋＋5．0编译器开发，系统具有功能较为强大的、使用极为方便的特点。

阀体三维铸造工艺CAD系统

以基于AutoCAD的二次开发工具ObjectARX开发出阀体三维专用铸造工艺设计CAD系统,计算迅速准确,消除了人为的计算误差,可同时对几个工艺方案进行工艺设计和比较,找出较好的方案。可以大大提高设计效率和优化设计,并缩短设计周期。

基于系统辨识的脉冲涡流信号提离效应

脉冲涡流检测中缺陷信号会受到提离效应的严重干扰。采用带控制量的自回归(ARX)模型的系统辨识方法分析提离效应。首先,利用传感器处于空气中测得的信号作为输入信号,分别以不同提离高度测得的信号作为输出信号,然后利用最小二乘法对模型的参数估计后得到不同参数的ARX模型。结果表明,系统模型的高频特性可在检测时用来指示试件内部较深缺陷的不同提离高度。

基于改进遗传算法的线性离散系统辨识

介绍了一种基于遗传算法辨识线性离散系统参数的方法。为了提高算法的优化能力 ,将基本遗传算法和梯度法结合起来。仿真结果表明 ,改进的遗传算法辨识系统参数收敛到全局最优 ,且速度快 ,精度高 ,鲁棒性强。

基于连续反应釜生产系统的预测控制算法研究

针对化工生产设备连续反应釜(Continuously Stirred Tank Reactor,CSTR)的非线性、时变性、复杂性等特点,建立了反应釜的机理模型。根据系统需要具有较好输出跟随特性的要求,确定采用非线性预测控制算法对CSTR控制系统进行研究。考虑到生产反应先剧烈后平稳的特点建立了数值稳态非线性模型在前,线性动态ARX模型在后的组合模型,利用优化算法得到最优控制参数的数值非线性预测算法。最后对CSTR系统进行仿真,仿真结果表明,该算法在系统跟随性能上优于广义预测控制算法。