辅助模型辨识方法(2):输入非线性输出误差系统

针对具有已知基的输入非线性输出误差系统,提出了基于过参数化模型的辅助模型递推辨识方法和辅助模型递阶辨识方法,提出了基于关键项分离的辅助模型递推辨识方法、基于关键项分离的辅助模型两阶段辨识方法和辅助模型三阶段辨识方法,提出了基于双线性参数模型分解的辅助模型随机梯度算法和基于双线性参数模型分解的辅助模型递推最小二乘算法,并给出了几个典型辨识算法的计算量、计算步骤.这些算法的收敛性分析都是需要研究的辨识课题.

建模和仿真在开关变换器电路辅助教学中的应用

为帮助高校电气工程及相关专业学生在电力电子等相关课程学习中更好地理解和掌握核心专业知识,在教学过程中,以实际Buck变换器为研究对象,引入理论建模和仿真分析的方法,以期能更准确地展示开关变换器实际电路工作特性。在计及各类非理想因素影响的基础上,建立了非理想Buck变换器等效电路,通过数学模型分析其输出特性,仿真分析并验证了输出结果。所建模型以及基于Matlab/Simulink的仿真过程为学生学习抽象的专业理论知识提供了辅助教学手段,提高了学生的学习兴趣。

辅助模型辨识方法(3):输入非线性输出误差自回归系统

输入非线性系统包括输入非线性方程误差类系统和输入非线性输出误差类系统.针对输入非线性输出误差自回归系统,分别基于过参数化模型,基于关键项分离原理,基于数据滤波技术,研究了相应的基于过参数化模型的辅助模型递推辨识方法、基于关键项分离的辅助模型递推辨识方法、基于数据滤波的辅助模型递推辨识方法.这些方法可以推广到其他输入非线性输出误差系统、输出非线性输出误差系统、反馈非线性系统等.并给出了几个典型辨识算法的计算步骤、流程图和计算量.

输入非线性方程误差自回归系统的多新息辨识方法

典型块结构非线性系统包括基本的输入非线性系统、输出非线性系统、输入输出非线性系统、反馈非线性系统等.输入非线性系统包括输入非线性方程误差类系统和输入非线性输出误差类系统.以输入非线性方程误差自回归系统,即输入非线性受控自回归自回归(IN-CARAR)系统为例,分别基于过参数化模型,基于关键项分离原理,基于数据滤波技术以及基于辨识模型分解技术,研究和提出了IN-CARAR系统的随机梯度辨识方法、多新息随机梯度辨识方法、递推最小二乘辨识方法、多新息最小二乘辨识方法.这些方法可以推广到其他输入非线性方程误差系统、输入非线性输出误差类系统、输出非线性方程误差类系统、输出非线性输出类系统、反馈非线性系统等.同时,给出了几个典型辨识算法的计算步骤、流程图和计算量.

输入非线性方程误差系统的多新息辨识方法

针对输入非线性方程误差系统,即输入非线性受控自回归系统,研究了基于过参数化模型的多新息辨识方法和基于过参数化模型的递阶多新息辨识方法;研究了基于关键项分离原理的多新息辨识方法;使用辨识模型分解技术,研究了基于关键项分离原理的两阶段多新息辨识方法和三阶段多新息辨识方法.这些方法可以推广到其他输入非线性方程误差系统、输入非线性输出误差类系统、输出非线性方程误差类系统、输出非线性输出类系统、反馈非线性系统等.同时,给出了几个典型辨识算法的计算量、计算步骤和流程图.

建模和仿真在开关变换器电路辅助教学中的应用

为帮助高校电气工程及相关专业学生在电力电子等相关课程学习中更好地理解和掌握核心专业知识,在教学过程中,以实际Buck变换器为研究对象,引入理论建模和仿真分析的方法,以期能更准确地展示开关变换器实际电路工作特性。在计及各类非理想因素影响的基础上,建立了非理想Buck变换器等效电路,通过数学模型分析其输出特性,仿真分析并验证了输出结果。所建模型以及基于Matlab/Simulink的仿真过程为学生学习抽象的专业理论知识提供了辅助教学手段,提高了他们的学习兴趣。