Three dimensional modeling and developing of tunnel based on objectarx technique

Studied the methods of 3D modeling in tunnel of underground and realized the3D visual expression of tunnel using language Object ARX CAD.

Iterative learning control of SOFC based on ARX identification model

This paper presents an application of iterative learning control (ILC) technique to the voltage control of solid oxide fuel cell (SOFC) stack. To meet the demands of the control system design, an autoregressive model with exogenous input (ARX) is established. Firstly, by regulating the variation of the hydrogen flow rate proportional to that of the current, the fuel utilization of the SOFC is kept within its admissible range. Then, based on the ARX model, three kinds of ILC controllers, i.e. P-, PI- and PD-type are designed to keep the voltage at a desired level. Simulation results demonstrate the potential of the ARX model applied to the control of the SOFC, and prove the excellence of the ILC controllers for the voltage control of the SOFC.

基于ARX模型的锂离子电池荷电状态在线估算

准确估计锂电池荷电状态（state-of-charge,So C）是电源管理系统的核心技术问题之一。针对锂离子电池等效电路模型参数难以获取这一关键问题,该文采用自回归各态历经（autoregressive exogenous,ARX）模型建立锂电池等效模型,由基于赤池信息量准则的遗传算法确定ARX模型的阶数,采用递推最小二乘法获取模型系数;然后利用得到的模型系数和锂电池状态方程构造自适应卡尔曼滤波（adaptive Kalman filter,AKF）算法所需方程,再由卡尔曼迭代方程求出锂电池SoC,文中将这种估计锂电池SoC的方法称为ARX-AKF算法。最后,通过多组对比实验,验证了该算法的有效性和准确性。实验结果表明：在混合动力脉冲能力特性实验和美国城市循环工况下,采用该算法的锂电池SoC估计误差分别在0.5%和0.8%以内,从而证实了该算法具有一定的工程应用价值。

基于线性函数型权重的RBF-ARX模型的磁悬浮球系统预测控制

为了充分描述磁悬浮球系统具有非线性、开环不稳定性及响应快速性等特性,建立一个带线性函数权重的RBF-ARX(linear functional weight RBF networks-based ARX model,LFWRBF-ARX)模型。与一般的RBF-ARX模型不同之处在于,它引入1个与工作点状态相关的局部线性结构作为RBF网络输出层的权值。该模型随系统工作点的变化而变化,固定工作点时为局部线性ARX模型,当工作点变化时为全局非线性ARX模型。根据该模型的结构特点,采用结构化非线性参数优化方法(structured nonlinear parameter optimization method,SNPOM)来辨识模型的结构及线性、非线性参数。然后,以辨识的模型为基础,根据模型的局部线性及全局非线性特征设计预测控制器。仿真结果表明:以该建模方法建立的模型能很好地局部和全局描述磁悬浮球系统的动态特性,并能实现小球的稳定悬浮控制,比以一般ARX模型、RBF-ARX模型为基础的控制效果更好。

基于ARX模型的温室温度模拟

以PC(聚碳酸酯,简称PC工程塑料)板温室为研究对象,通过相关系数显著性检验,确定了影响温室内温度的主要因子。应用系统辨识技术,建立了温室温度的ARX模型(扩展的自回归模型)。采用残差分析法确定模型的阶,使用递推最小二乘法估计模型参数,并根据另一组试验观测资料对模型进行检验。结果表明,温室温度模拟值与实测值的变化趋势一致,模型能有效地模拟温室内温度,其模拟值与实测值的决定系数R2=0.84,均方根误差(RMSE)=0.96℃,相对误差(RE)=2.51%。

ARX模型房间逐时冷负荷预测方法

准确的冷负荷预测能减低空调能耗,对建筑节能意义重大。针对回归方法不能实时反映外部因素突变问题,提出一种实时气象因子和历史负荷为输入变量的自回归模型(ARX模型)的冷负荷预测方法。对辐射的情况进行分类,用最小二乘法辨识模型的参数,并与De ST仿真结果进行比较。实验结果表明:该方法可实现对冷负荷的逐时预测,具有良好的准确性,且简单有效。

ARX开发环境下基于MDT API开发CAD/CAPP/CAM集成系统

本文研究了在MDT软件平台上开发CAD／CAPP／CAM集成系统的方法，基于AutoCADARX和MDTAPI二次开发环境建立了特征建模系统开发工具，在此基础上实现了箱体类零件CAD／CAPP／CAM的集成系统。

基于RBF-ARX模型的改进多变量预测控制及应用

针对一类工作点时变的光滑非线性多变量被控对象,采用离线辨识的RBF-ARX模型描述系统的全局非线性动态特性,并在此基础上提出一种具有自适应微分作用的非线性模型预测控制方法。该方法将整个预测时域内模型输出和期望输出的偏差变化率考虑到优化目标中,利用与偏差变化率有关的函数动态修改该优化项的权重,从而能在保证控制器稳态性能的情况下有效地改善系统的动态性能。最后利用该方法对四旋翼飞行器实验装置进行了实际的姿态控制,控制效果验证该方法的有效性。

RBF—ARX模型在液位系统建模中的应用

针对单容液位系统紊流时的非线性特征,采用RBF—ARX模型对单容液位系统进行离线动态特性建模的研究;分别在液位高中低三个工作点建立了其局部线性ARX模型,它们的单位阶跃响应存在巨大差异,证实了整个系统具有较强的非线性;讨论了RBF—ARX模型结构的选取,模型参数辨识,RBF参数优化等问题;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。

不同基函数对RBF-ARX模型的影响

研究了高斯函数、多二次函数、逆多二次函数、薄板样条函数、三次函数和线性函数对RBF-ARX模型的影响。选取Mackey-Glass混沌方程、Lorenz吸引子和Box-Jenkins煤气炉3种标准时间序列作为测试模型的数据,采用一种快速收敛的结构化非线性参数优化方法辨识RBF-ARX模型。研究结果表明:最优基函数的选择并不一定是最常用的高斯函数,而是与问题相关,因而,在实际建模中,评价各种基函数有助于选择最优结构的RBF-ARX模型。

基于ARX模型的船舶航向保持LQR控制

本文以船舶为被控对象,采用具有仿射结构的ARX模型描述船舶航向保持控制过程,分别采用最小二乘法和比较AICc值来辨识模型参数和阶次,通过比较4组ARX模型的一步预测和长期预测结果选择最佳模型。在最佳ARX模型基础上,设计了航向保持LQR控制,仿真结果显示,在有无海浪信号扰动下,LQR控制均能很好地实现航向保持,证明了基于ARX模型的船舶航向保持LQR控制方法的有效性。

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ARX模型的地震资料提频方法

地层对地震波的吸收效应是限制地震数据分辨率的主要原因之一,其机制、估计与补偿对提高地震资料的分辨率具有重要意义。文中基于ARX模型,针对地层吸收过程进行逆向建模,将实际地面地震资料与井资料、井间地震资料分别作为模型的输入与输出,从而得到模型结构参数,建立地层吸收过程的逆向模型以进行高频信息补偿,达到地震资料的提频目的。对实际地震资料的处理结果表明,该方法可将主频提高10~15 Hz,频带拓宽8~10 Hz。在保侍原资料基本特征的同时,有效提高了地面地震资料的纵向分辨率。

ARX结构模态参数识别方法对比(Ⅱ)——基于地震观测记录的对比

结构参数识别是结构抗震安全性能鉴定和健康诊断的基础,利用地震观测记录来识别结构模态参数,是地震工程领域备受关注的研究课题之一。本文利用实际结构的地震观测记录,对一维、多维和整体ARX模型三种模态参数识别方法进行了对比分析。结果表明:整体ARX模型对多自由度结构的模态参数识别较为稳定且精度较高;实际应用中多维ARX模型有时会导致丢失模态和虚假模态现象。

基于ARX模型四旋翼飞行器的LQR控制方法

四旋翼飞行器飞行过程中具有非线性和强耦合性,导致难以建立精确的物理力学模型,针对这个难题,提出了基于多个ARX模型四旋翼飞行器的LQR控制器设计方法;ARX模型全称是带外生变量的自回归模型,LQR控制器一种基于局部线性化模型的无限时域预测控制器;该法首先基于四旋翼飞行器的动力学特性构建四旋翼飞行器多个ARX的模型结构,并利用结构化非线性参数优化方法辨识模型参数,获取满足工程精度需求的四旋翼非线性动态模型;然后,基于该模型给出了具有状态反馈的LQR控制器设计方法,并通过求解工作点的Riccati方程,获得状态反馈矩阵,最后通过仿真和实时控制结果验证了所提方法的有效性和可靠性。

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BSNN-ARX的光伏逆变器模型辨识

光伏逆变器是光伏并网系统的核心部件,将基于Hammerstein模型的非线性系统辨识方法引入到光伏并网逆变器的建模中,把单相光伏并网逆变器视为双输入单输出的非线性黑箱系统。在Hammerstein模型的静态非线性环节采用B样条神经网络,动态线性环节采用ARX模型,同时采用基于误差学习准则和最小二乘递归准则的自适应学习方法。实验测试结果表明,提出的BSNN-ARX光伏逆变器模型辨识方法可以对不同天气条件下的逆变器输出功率进行高精度的辨识,从而为并网逆变器的建模提供一种有效途径。

基于ARX模型的局部阴影光伏阵列非机理建模研究

局部阴影的存在使得光伏阵列输出特性曲线呈多峰状态,传统的等效模型已不再适用,现有方法建立的机理模型也较为复杂且非线性很强,难以适应于实际工程的应用。从简化模型出发,本文提出基于ARX模型的阴影光伏阵列非机理模型。先将从改进的机理模型中获得的输出数据经线性插值后作为辨识数据输入,再改变ARX模型阶次,比较基于不同阶数的ARX模型的辨识结果,以精确度最高的ARX模型作为最终输出。通过仿真验证,所建非机理模型具有较高的精确度和简化程度,满足阴影光伏阵列实验仿真及工程应用的要求。

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。

基于FARX模型的工程机械液压系统故障特征提取方法研究

为了提高工程机械的可靠性水平和智能化程度,研究了FARX(Fuzzy Auto-Regressive witheXtra inputs)模型非线性特征及其故障特征参数的提取过程,提出了基于FARX模型的工程机械液压系统故障特征提取方法。相对于普通的ARX模型,FARX模型具有的非线性特征提取能力。实验分析中,该方法以目标故障特征为分类参考,使用FCM(Fuzzy Clustering Means)分类器对故障特征进行分类,判断系统的故障状态。5类典型液压系统故障作为目标故障对故障诊断方法进行验证。基于FARX模型的故障诊断方法准确地诊断出了90%以上的系统故障。