系统辨识应用类毕业论文文献都有哪些？
本文是为大家整理的系统辨识应用主题相关的10篇毕业论文文献，包括5篇期刊论文和5篇学位论文，为系统辨识应用选题相关人员撰写毕业
本文是为大家整理的系统辨识应用主题相关的10篇毕业论文文献，包括5篇期刊论文和5篇学位论文，为系统辨识应用选题相关人员撰写毕业论文提供参考。
1.【期刊论文】基于斜坡响应的实用闭环系统辨识方法及其应用
期刊：《广东电力》 | 2021 年第 008 期
摘要：火电机组在运行过程中,一般不允许进行开环试验,这不利于控制策略的优化.为解决该问题,提出一种基于斜坡响应并考虑前馈控制的闭环系统辨识方法.通过理论分析,推导出包含PID控制器、前馈控制器和二阶惯性加纯延迟系统的闭环系统最小二乘形式,根据运行数据辨识出二阶惯性加纯延迟对象的参数值.在此基础上,提出基于鲁棒性约束的PI控制器参数整定方法,采用最大灵敏度函数作为约束,通过遗传算法对性能指标进行优化,得到优化参数.将所提出的闭环系统辨识方法及控制器参数优化方法应用于某机组的低压加热器,运行数据表明优化后的控制器能够明显提高系统的动态跟踪性能与稳态抗干扰性能,减小动态过程中的超调量和稳态过程中的水位波动范围.
关键词：闭环辨识；斜坡响应；前馈控制；PID控制器；参数优化；低压加热器
链接：https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-journal-cn_guangdong-electric-power_thesis/0201290784488.html
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2.【期刊论文】基于多维泰勒网的电力系统辨识研究与应用
期刊：《江苏海洋大学学报（自然科学版）》 | 2020 年第 004 期
摘要：系统辨识是非线性系统理论的重要组成部分,根据已知的数据建立系统模型并对内部参数进行在线估计,对电力系统的分析、预报、故障诊断乃至进一步智能化发展都有很大的促进作用.提出一种基于多维泰勒网的新型辨识方法,用来对电力系统进行辨识.多维泰勒网结构简单,对非线性系统具有很强的逼近作用.引入共轭梯度法,采用自适应可变步长调整算法,只需整定内部参数,即可将辨识误差最小化.最后,通过一个数值仿真实例和某35 kV变电所电压运行数据辨识实例,验证了所提出方法的有效性.
关键词：系统辨识；多维泰勒网；电力系统；共轭梯度法
链接：https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-journal-cn_journal-huaihai-institute-technology-natural-science-edition_thesis/0201288482805.html
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3.【期刊论文】面向应用型人才培养的《系统辨识与自适应控制》课程教学改革研究
期刊：《高教学刊》 | 2020 年第 030 期
摘要：《系统辨识与自适应控制》是控制领域研究生的重点专业选修课程,在自动化领域中占有十分重要的地位.此课程在建立应用型研究生研究理论问题的逻辑思维模式和提升硕士研究生的学术水平及应用能力等方面具有积极作用.文章结合对应用型人才的培养要求及《系统辨识与自适应控制》课程的实际特点,提出了明确的教学目标,通过课程团队精英化,教学内容模块化、案例化,教学方法多元化,考核方式细致化等途径,进一步启发学生控制理论思维,培养学生的创新能力和实践应用能力,从而切实改善教学效果.
关键词：系统辨识；自适应控制；教学改革
链接：https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-journal-cn_journal-higher-education_thesis/0201280308983.html
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4.【期刊论文】改进遗传模拟退火算法在电站机组协调控制系统辨识中的应用
期刊：《中国测试》 | 2020 年第 008 期
摘要：传统的超临界机组协调控制系统模型结构复杂,不利于后续控制算法的设计,而传统的模拟退火算法在寻优规模较大时,寻优精度往往很低,遗传算法在寻优后期,寻优效率较低,也容易出现局部最优的问题.介于此,将遗传算法及模拟退火算法进行结合(SAGA),并在选择、交叉、变异算子、温度衰减函数、终止条件等方面进行改进.通过TSP问题对比测试,验证该算法较强的全局搜索能力及收敛速度.最后基于该改进算法,结合现场数据,辨识获得600 MW机组87％、66％、54％3个负荷点下的三输入三输出模型,并通过与现场数据对比验证模型的准确性.此外,该模型形式规范,应用性强,可为协调控制系统控制设计提供参考.
关键词：改进遗传模拟退火；超临界机组；协调控制；模型辨识
链接：https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-journal-cn_china-measurement-test_thesis/0201280066312.html
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5.【期刊论文】遗传优化BP神经网络在电液力伺服系统辨识中的应用
期刊：《机械工程师》 | 2020 年第 012 期
摘要：介绍电液力伺服系统的结构及原理,针对系统建模中参数时变和非线性问题,采用BP神经网络进行系统辨识建模;利用遗传算法优化BP神经网络,克服单纯BP算法容易局部收敛、训练速度慢的问题;借助MATLAB神经网络工具箱、全局优化工具箱编写系统辨识算法,建立系统的神经网络辨识模型.分析神经网络模型辨识结果,将其与ARMAX线性参数模型的辨识结果作对比,验证遗传优化BP神经网络系统辨识建模的高效性和适用性.
关键词：电液力伺服系统；BP神经网络；遗传算法；系统辨识建模
链接：https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-journal-cn_mechanical-engineer_thesis/0201280096946.html
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6.【学位论文】智能优化算法的改进及在系统辨识中的应用
目录
著录项
学科：控制工程
授予学位：硕士
年度：2021
正文语种：中文语种
链接：https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-degree-domestic_mphd_thesis/020316291953.html
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7.【学位论文】智能优化算法在非线性系统辨识中的应用研究
目录
封面n 声明n 摘要n 英文摘要n 目录n 第一章绪论n 1．1研究目的与意义n 1．2课题相关领域研究现状n 1．2．1智能优化算法研究现状n 1．2．2系统辨识研究现状n 1．2．3重尾噪声下辨识研究现状n 1．3本文主要工作n 第二章非线性模型结构与辨识基础n 2．1引言n 2．2非线性模型简介n 2．2．1 Hammerstein模型n 2．2．2 Wiener模型n 2．2．3 Hammerstein-Wiener、Wiener-Hammerstein模型n 2．2．4常见非线性特性n 2．3常见非线性系统辨识方法n 2．4常见重尾噪声n 2．5本文相关优化算法研究现状n 2．5．1樽海鞘算法研究现状n 2．5．2灰狼优化算法研究现状n 2．6小结n 第三章基于改进樽海鞘算法的重尾噪声下MIMO Hammerstein系统辨识研究n 3．1引言n 3．2樽海鞘算法n 3．2．1樽海鞘算法的生物起源n 3．2．2樽海鞘算法流程n 3．3混沌樽海鞘算法n 3．4混沌樽海鞘算法性能验证n 3．4．1测试函数性能对比n 3．4．2算法运算时间分析n 3．4．3算法鲁棒性分析n 3．4．4算法的参数敏感性分析n 3．5重尾噪声下的MIMO Hammerstein系统辨识研究n 3．5．1 MIMO Hammerstein系统建模n 3．5．2 CSSA算法辨识步骤n 3．5．3系统辨识仿真实例n 3．6小结n 第四章基于改进灰狼算法的重尾噪声下MIMO Hammerstein-Wiener系统辨识研究n 4．1引言n 4．2灰狼优化算法n 4．2．1灰狼优化算法的生物起源n 4．2．2灰狼优化算法流程n 4．3莱维灰狼优化算法n 4．4莱维灰狼算法性能验证n 4．4．1最优Limit值研究n 4．4．2测试函数性能对比n 4．4．3算法鲁棒性分析n 4．5重尾噪声下的MIMO H-W系统辨识研究n 4．5．1 MIMO H-W系统建模n 4．5．2 LGWO算法辨识步骤n 4．5．3系统辨识仿真实例n 4．6小结n 第五章总结与展望n 参考文献n 致谢n 研究成果及发表的学术论文n 作者和导师简介
著录项
学科：控制科学与工程
授予学位：硕士
年度：2020
正文语种：中文语种
链接：https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-degree-domestic_mphd_thesis/020315366405.html
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8.【学位论文】状态空间系统辨识算法及其在测频中的应用研究
目录
封面n 声明n 目录n 摘要n 英文摘要n 第1章绪论n 1．1．1频率测量的意义与需求n 1．1．2对时异常检测的意义与需求n 1．1．3状态空间系统辨识算法的背景与特点n 1．2国内外研究现状n 1．2．1．频率测量的研究现状n 1．2．2．列时异常检测的研究现状n 1．2．3．状态空间系统辨识算法的研究现状n 1．3本文的主要研究内容n 第2章电力系统信号描述与状态空间系统辨识算法介绍n 2．1 电力系统信号建模n 2．2 电力系统信号的状态空间描述n 2．3状态空间系统辨识算法介绍n 2．3．1．状态空间模型算法n 2．3．2．矩阵束方法n 2．3．3．Johnson算法n 2．4状态空间系统辨识算法对比n 2．5本章小结n 第3章SSM算法在电力系统信号处理中的研究n 3．1 Hankel矩阵维度选择n 3．2主成分分析n 3．2．1．主成分分析的原理n 3．2．2．主成分分析的实现方式n 3．2．3． 仿真分析n 3．3 Hankel矩阵改进n 3．3．1改进方式n 3．3．2仿真分析n 3．4前置滤波设计n 3．4．1前置滤波方法简介n 3．4．2仿真分析n 3．5本章小结n 第4章自适应测频方案研究n 4．2基于SSM算法的自适应测频方案n 4．3仿真分析n 4．3．1 数字信号仿真n 4．3．2 实测数据验证n 4．4本章小结n 第5章对时异常检测方案研究n 5．1 频率偏差与IED对时偏差的关系n 5．2基于频率偏差的对时异常检测n 5．3 仿真分析n 5．4本章小结n 第6章总结与展望n 6．1全文工作总结n 6．2展望n 附录n 参考文献n 致谢n 攻读学位期间发表学术论文和参加科研情况
著录项
学科：电气工程
授予学位：硕士
年度：2020
正文语种：中文语种
链接：https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-degree-domestic_mphd_thesis/020315862759.html
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9.【学位论文】二分坐标下降算法在系统辨识和稀疏系统中的应用
目录
封面n 声明n 中文摘要n 英文摘要n 目录n 术语表n 1绪论n 1.1概述n 1.2主要内容及贡献n 1.3 论文组织结构n 1.4数学符号注释n 2二分坐标下降算法n 2.1线性系统方程求解方式n 2.2 实数相除n 2.3 向量相除n 2.4 Cyclic DCD算法和Leading DCD算法n 2.4.1 Cyclic DCD 算法n 2.4.2 Leading DCD 算法n 2.5 本章小结n 3 基于二分坐标下降的新型RLS时变系统辨识算法n 3.1 系统模型和RLS算法n 3.1.1 ERLS算法n 3.1.2 SRLS算法n 3.1.3 横向RLS算法n 3.2 DCD算法n 3.3 VFF-DCD-ERLS算法n 3.4 仿真结果及分析n 3.5 本章小结n 4 稀疏系统中快速收敛Leading-cyclic DCD算法n 4.1 Leading DCD算法和Cyclic DCD算法求解正则方程n 4.2 Leading-Cyclic算法n 4.3 仿真结果及分析n 4.4本章小结n 5 总结与展望n 5.1 工作总结n 5.2 工作展望n 参考文献n 个人简历及攻读硕士学位期间研究成果n 致谢
著录项
学科：信息与通信工程
授予学位：硕士
年度：2020
正文语种：中文语种
链接：https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-degree-domestic_mphd_thesis/020315672718.html
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10.【学位论文】基于LabVIEW的系统辨识与内模控制方法研究及应用
目录
封面n 声明n 中文摘要n 英文摘要n 目录n 1 绪论n 1.1 课题研究背景与意义n 1.2 国内外研究现状n 1.2.1 工业系统辨识方法研究现状n 1.2.2 工业系统内模控制应用研究现状n 1.3 论文主要研究内容n 2 工业低阶时滞系统模型辨识n 2.1 低阶系统辨识步骤n 2.2 系统辨识前期准备n 2.2.1 输入信号的设计n 2.2.2 辨识数据的滤波处理n 2.2.3 滤波效果对比n 2.3 低阶时滞系统辨识方法n 2.3.1 基于阶跃响应的几种辨识方法n 2.3.2 基于伪随机序列的最小二乘法辨识n 2.4 基于LabVIEW的工业先进控制系统开发n 2.4.1 先进控制系统软件需求概括n 2.4.2 先进控制系统总体结构n 2.4.3 IMC_CON网络构架n 2.4.4 IMC_CON程序构架n 2.4.5 基于LabVIEW的工业系统辨识软件设计n 2.5 本章小结n 3 工业内模控制的系统设计及算法实现n 3.1 内模控制的基本结构n 3.1.1 基于工业连续系统的内模控制器设计n 3.1.2 工业系统连续模型与离散模型实际转换n 3.1.3 基于工业离散系统的内模控制器设计n 3.2 工业应用中的内模控制器算法实现n 3.3 内模控制中主要参数对于系统性能的影响n 3.4 基于LabVIEW内模控制系统软件设计n 3.5 本章小结n 4 系统辨识及内模控制方法在工程中的应用n 4.1 先进控制系统在锅炉燃烧系统中的应用n 4.1.1 锅炉系统基本工作原理n 4.1.2 主蒸汽压力系统动态特性n 4.1.3 IMC_CON在锅炉主蒸汽压力系统建模及控制中的应用n 4.2 先进控制系统在3D打印机系统中的应用n 4.2.1 3D打印机系统基本工作原理n 4.2.2 激光温度控制系统n 4.2.3 IMC_CON在打印机温度系统建模及控制中的应用n 4.3 本章小结n 5 总结与展望n 5.1 全文总结n 5.2 课题展望n 致谢n 参考文献n 攻读学位期间主要研究成果
著录项
学科：控制科学与工程;控制理论与控制工程
授予学位：硕士
年度：2020
正文语种：中文语种
链接：https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-degree-domestic_mphd_thesis/020315926656.html
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