系统辨识理论精选(九篇)

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第1篇：系统辨识理论范文

关键词 液压双轮铣槽机，变幅系统，软管处理系统

中图分类号：TU6 文献标识码：A 文章编号：1671―7597（2013）032-134-01

液压双轮铣槽机是开挖地下连续墙槽最为先进的施工设备，它工作效率高、成槽质量高、防渗性能好、作业深度大、而且能在中硬岩石层中作业。近二十年来，使用液压双轮铣槽机进行地下连续墙施工已经成为一种趋势。

1 变幅的结构型式分类

变幅系统的结构型式主要有下列四种：

1）两端销轴铰接油缸变幅，由于受到变幅油缸行程的限制，此类变幅结构的最大工作高度较低（一般小于20米）。主要适用箱型臂架，如图1。

2）固定A型架式变幅，由于A型架高度固定，为有效控制变幅系统拉绳或拉板受力情况，此类变幅结构的最大工作高度一般小于60米。主要适用桁架式臂架，如图2。

3）运动桅杆式变幅，运动桅杆式比固定A型架式最大的优势是可以改善长臂架起臂和工作时变幅拉绳或拉板的受力情况。此类变幅结构的工作高度较高（一般介于60到100米）。主要适用桁架式臂架，如图3。

4）固定A型架+运动桅杆的卷扬变幅，此变幅结构不仅可以改善长臂架起臂和工作时变幅拉绳或拉板的受力情况，同时可以改善变幅钢丝绳的受力情况。主要适用桁架式臂架，如图4。

2 软管处理系统分类

液压胶管和泥浆管等软管处理系统在液压双轮铣槽机中起到非常关键的作用，一般支撑于整机底盘的上车部分，起到连接铣轮工作装置和泥渣筛选系统的作用。其结构型式直接影响地下连续墙的成槽深度及施工范围。国际上将液压胶管和泥浆管等软管处理系统称为软管处理系统（Hose handing system）。其结构型式大致分为五种：

1）Hose synchronizing system系统，简称HSS系统，主要特点是：没有副卷扬，铣轮工作装置、泥浆管随动卷盘和油管随动卷盘都附着在动力头上，然后用一个主卷扬机通过升降动力头来同步实现以上三个机构的升降。整机相对独立，在旋挖钻机的基础上结构改动小，需要另外配置动力站驱动铣轮马达和泥浆泵的工作。适用铣槽深度一般小于50米，如图5。

2）Hose tensioning system系统，简称HTS系统，主要特点是：整机至少有主副两个卷扬，主卷扬吊铣轮工作装置，副卷扬吊泥管和油管的随动卷盘。整机相对独立，在履带吊的基础上结构改动小，需要另外配置动力站驱动铣轮马达和泥浆泵的工作。适用铣槽深度一般小于60米，如图6。

3）Hose winch system系统，简称HWS系统，主要特点是：没有主、副卷扬机，铣轮工作装置的升降靠泥浆管和油管绞盘的驱动马达提供动力。即主提升钢丝绳和油管、泥浆管一体同步升降。整机在履带起重吊的基础上结构变动大，没有附加的动力站，泥浆绞盘和油管绞盘直接装配在整机上，共用一个动力系统。在臂架选择上即可以用于箱型臂型式，也可以用于桁架臂型式。适用铣槽深度一般小于75米，如图7。

4）Hose drum system系统，简称HDS系统，主要特点是：没有副卷扬，铣轮工作装置由主卷扬起吊升降，泥浆管和油管通过臂头固定的导向卷盘附着在铣轮工作装置上，其升降的动力由泥浆管卷盘和油管卷盘驱动马达提供，通过液压同步系统的控制实现三者的同步随动，避免泥浆管和油管在升降过程中受到其它额外载荷的影响。整机在履带吊或旋挖钻机的基础上结构变化大，没有附加的动力站，泥浆卷盘和油管卷盘直接装配在整机上，共用一个动力系统。适用铣槽深度一般大于100米，如图8。

5）HTS+HDS系统，即2）和4）两种软管处理系统的综合优化，吸取两者特点中的优势而成。铣槽深度可达150米以上，如图9。

3 结束语

本文通过对臂架和变幅结构型式、软管处理系统型式类别的分析对比，图文并茂地展示了液压双轮铣槽机的主要结构组成，并通过各种型式的优缺点分析，为合理设计液压双轮铣槽机提供参照。

参考文献

[1]卢忠汉.地下连续墙及其成槽设备[J].中国港湾建设，1999（8）.

第2篇：系统辨识理论范文

实证研究

文/梅冰菁

【摘要】金融创新是促进金融市场发育、金融行业发展和经济增长的重要力量。文章利用突变理论对新疆金融创新进行实证分析，并通过横向与纵向比较，认为新疆金融创新整体发展相对滞后但在不断的改善当中，最后提出了金融创新行业有效发展的对策建议。

关键词 突变理论；金融创新系统；实证研究

【作者简介】梅冰菁，新疆财经大学硕士研究生，研究方向：国际金融。

一、理论模型与指标选择

（一）突变理论简介

突变理论是由法国数学家ReneThom在20世纪中叶创立的，是一门研究事物由量变到质变的非连续性突变过程的新兴学科。突变理论对于内部复杂系统的研究具有一定的优势，它可以在对系统的变化过程尚未知的前提下，通过对控制变量的选择，有效地研究复杂系统的非连续变化过程。突变理论通过对势函数的分析，把临界点分为不同的种类，并根据临界点附近区域非连续性变化的不同特征，总结出不同的突变模型。常用的突变模型如表1所示。

利用突变理论评价金融创新系统的基本步骤：①根据金融创新的组成部分以及影响因素，将创新系统划分为由若干指标层构成的多层次树形系统，由于突变模型的控制变量维数都不超过4，因此，相应地各层指标的子指标的数目也不要超过4个。②选择评价金融创新系统的指标体系，根据不同指标对金融创新的影响程度进行排序，按照各层指标总的维数，参照表1来选择相应的突变模型。③对最低层的指标数值进行无量纲化处理。将指标数据转换成[0，1]区间的数值，处理的公式如下：对于正向指标，按

进行标准化处理，对于逆向指标，按

进行标准化处理。④根据归一公式对标准化后的数据进行递归运算。在运算过程中，要根据变量间是否存在“互补”和“非互补”的关系，选择不同的处理方式。对于控制变量若存在明显的相互关系，则按照“互补”原则，取控制变量的平均值作为系统状态变量的值；反之，则遵循“大中取小”的原则，选择控制变量中的最小值作为系统状态变量的值。

（二）指标的选择

为了准确有效地评估新疆的金融创新系统，本文将从经济发展基础、金融业总体发展水平、重点金融行业发展情况三个层次来研究整体的金融创新水平。其中，经济发展基础是指一个国家或者地区按人口平均的实际福利增长过程，它不仅是财富和经济机体的量的增加和扩张，而且还意味着质的变化，即经济结构、社会结构的创新以及社会生活质量和投入产出效益的提高。而金融业总体发展水平是影响金融创新的重要因素，包括金融业全社会固定资产投资、金融业增加值、金融业国有单位从业人员数量以及从业人员工资总额这四个方面；重点金融行业发展情况是金融创新系统的核心，包括各种重要金融机构以及金融机构的经营活动，将从金融机构资金来源存款比重、境内上市公司个数、A股筹资额三个方面来考察，具体的指标分类如表2所示。

考虑到数据收集的可得性以及分析的代表性，本文选取2007～2013年为时间段来研究新疆金融创新系统的整体变化趋势，其数据来源于2008～2014年的《新疆统计年鉴》和《中国统计年鉴》以及中国经济社会发展统计数据库。

二、实证研究过程

以2013年新疆金融创新系统的计算为例，通过对数据进行标准化处理，具体说明指标的计算过程。

（一）对新疆经济发展基础（A1）的评价在经济发展基础（A1）中，地方财政收入占地区生产总值（B1）、地方财政支出（B2）、保险机构（C3）、居民消费支出（B3）4个指标构成蝴蝶突变模型，且各个指标之间有一定的联系，按照互补原则，则有：

（二）对新疆金融业总体发展水平（A2）的评价

在金融业总体发展水平的4个子指标当中，金融业全社会固定资产投资（B4）、金融业增加值（B5）、金融业国有单位从业人员数量（B6）、金融业从业人员年工资总额（B7）是相互影响的，构成有互补关系型的蝴蝶突变模型。根据互补原则，可以计算出金融业总体发展水平这一指标的得分情况。

（三）对新疆重点金融行业发展情况指标（A3）的评价

重点金融行业发展情况划分为金融机构各项资金来源存款所占比重（B8）、境内上市公司（A，B股）个数、境内上市公司A股筹资额（B10）3个指标，3个指标之间相互作用、相互影响，存在互补性关系，构成尖点突变模型。则重点金融行业发展这一指标的得分情况

（四）研究结果

通过计算经济发展基础、金融业总体发展水平、重点金融行业发展情况三者的得分情况，我们就可以算出2013年新疆整体的金融创新系统的发展水平。显然，经济发展基础、金融业总体发展水平、重点金融行业发展情况三者之间相互影响，相互促进，构成燕尾突变模型，采用平均值的计算方法得到金融生态系统的总体得分。

依照以上步骤，我们可以算出其他年份新疆金融创新系统的总体得分以及各个指标的得分情况1（表3）。

由于缺乏参照，我们很难确定新疆金融创新系统处于什么样的发展水平，鉴于此，选取一个标准作为对比则显得异常重要。本文选择同样的指标体系，来计算中国整体的金融创新综合得分，并通过与新疆金融创新系统的得分进行对比，从整体上认识新疆金融创新系统的发展状况，两者的对比情况见图1。

三、结论以及对策建议

（一）主要结论

从表3和图1我们可以得到以下结论。

1.新疆经济发展基础相对滞后，但2007～2013年处速发展阶段。无论是经济发展还是教育文化建设，新疆均充分利用了西部大开发的优势，使得经济得到了良好的发展，改善了整体的经济基础。

2.新疆金融业总体发展水平和重点金融行业发展情况得分普遍较低。从表3可以看出，新疆重点金融行业发展情况的得分比较低，大部分年份都低于0.8，而且在最近几年也低于新疆经济发展基础的得分。新疆作为西部地区，金融创新起步晚，首先是金融机构的数量少覆盖面低，金融从业人员少，还不能有效地服务于新疆实体经济的发展；其次，金融机构的资金来源和运用仍然以传统的存贷款业务为主，中间业务发展滞后，境内上市公司数量少而且筹资额低，因此导致整体的金融创新系统得分较低。

3.新疆整体金融创新系统的发展处于较低水平。从图1可以看出，2007～2011年新疆金融创新水平均高于全国平均水平，2011年新疆金融创新系统的综合得分接近于全国的平均水平，但近几年低于全国平均水平。新疆正处于跨越式发展阶段，无论是经济基础还是相关层次的制度建设还处于完善阶段，“丝绸之路经济带”战略的提出更是为新疆提供了一个极好的发展契机。中国作为发展中国家，整体金融创新水平尚不高。但我们也看到，从2012年到2013年，新疆整体的金融创新水平是呈上升态势的，这从另一方面反映了新疆金融发展的趋势。

（二）对策建议

1.提高新疆经济发展基础水平。新疆作为西部大开放支持地区和丝绸之路经济带核心地区，应该抓住机遇，加大与中亚各国之间的贸易往来，可以依靠外资和国资，加强对金融产品的创新和推广，推动金融改革的发展，提升地区金融业的增加值。

2.衡量整体态势，促进金融行业自身的发展。

新疆气候条件较差，交通等基础设施建设落后，经济实力较弱。因此，要增加资金的来源渠道，调节资金的流向，加强对资本市场的建设，充分利用资本市场的融资优势，提高金融服务水平。扩大中间业务。提高财政收入，增加居民消费支出，优化贸易结构。加快地区经济发展，加强政府的政策导向性，消除金融业发展的体制机制障碍，加快城乡基础设施建设，调整产业结构、行业结构和区域结构，努力构建多元化的金融业发展投入渠道。

3.分清优势劣势，选择潜力大的金融行业重点发展。新疆应在大力发展地区经济的基础上，重新调整产业结构，特别是加快以金融业为重点的第三产业发展。加大政府投入，促进金融信息管理和研究咨询业务培训，加大高素质人才和高新技术的引进力度，发展银行业务，鼓励企业上市，推进保险业务，改变金融业增长潜力不足的状况。

注释

1.在计算的过程中我们发现，由于突变理论的标准化指标均在0与1之间，而且涉及多次的开方运算，因此，对于指标层次分类越深，开方的运算就越多，最终得分也就会越大。本文将新疆金融创新系统划分为三个层次的指标层，比一般的指标构建多了一个层次，这就是我们得到的最终得分基本都在0.9以上的缘故，普遍高于其他方法得到的分值。

参考文献

[1]AbirM.andChokri,M.,Dynamicoffinancialinnovationandperformanceofbankingfirms:contextofanemergingbankingindustry[J].InternationalResearchJournalofFinanceandEconomics,2010,(51):18-37.

[2]AcemogluD.´AntrandagravesP.andHelpmanE.,Contractsandtechnologyadoption[J].AmericanEconomicReview,2007,97(3):916-943.

[3]Acemoglub.,DirectedTechnicalChange[J].ReviewofEconomicStydies,2002,69(4):781-800.

[4]AghionP.,HowittP.,Mayer-FoulkesD.,TheEffectofFinancialDevelopmentonConvergence:TheoryandEvidence[J].QuarterlyJournalofEconomics,2005,120(1):323-351.

[5]李林,丁艺,.金融集聚对区域经济增长溢出作用的空间计量分析[J].金融研究,2011,(5):113-123.

[6]李敬,冉光和,万广华.中国区域金融发展差异的解释——基于劳动分工理论与Shapley值分解方法[J].经济研究,2007,(5):42-54.

[7]刘澜飚,王博.门槛效应、管制放松与银行效率的改进——理论假说及其来自中国的经验研究[J].金融研究,2010,(3):67-80.

[8]陆远权,张德刚.我国区域金融效率测度及效率差异研究[J].经济地理,2012,(1):96-101.

[9]麦金农.经济市场化的次序——向市场经济过渡时期的金融控制[M].上海:上海人民出版社,1997.

第3篇：系统辨识理论范文

论文关键词：城市轨道交通，设备房标识系统，鞭梢效应，管理流程

 

0 引言

20世纪90年代，美国MIT学院教授哈默和CSC管理顾问公司的董事长钱皮提出管理流程再造（Business Process Reengineering, BPR）的概念，就是对战略、增值运营流程，以及系统、政策、组织结构的快速、彻底、急剧地重塑，达到工作流程和生产率的最优化。

1 设备房标识系统管理流程设计

南京地铁设备房标识系统管理组织结构设计时有意识地采用面向任务的流程式管理，一是坚持以设备房标识系统建设任务为中心，最大限度地满足任务圆满完成所需要的所有管理需求；二是坚持以价值为导向论文格式，提高各组织、各职能部门间运转高效；三是坚持以人为本的团队式管理，发挥团队协作的功能。如图1所示，把设备房标识系统构建过程中急需要开展的五个步骤（标识系统规划、设计、制作、安装、维护）作为价值创造的基本任务，把设计方管理、建设方管理、供货方管理、安装方管理和运营方管理等作为提升价值的支持任务，从而为设备房标识系统构建任务的圆满完成提供一流的组织保障、服务保障和技术保障。

图1 设备房标识系统管理流程设计

根据波特的价值链理论，设备房标识系统构建的任务分为基本任务和支持任务，基本任务是设备房标识系统的核心，是与该系统的任务直接相联系的核心流程，为南京地铁设备房现场维护管理创造价值。支持任务为设备房标识系统的支撑流程，它对于完成一个核心流程是必需的。二者密切配合、协调才能提升设备房现场维护管理的核心价值。

2 基于鞭梢效应的设备房管理流程再造

一个多节的柔软的鞭子振动时，它的每一节都在横向摆动，但是整体上仍保持鞭子本身的大致形态和方向，这一点在运动的节数越多时就越明显，可称之为“鞭梢效应”。用管理学的语言来描述鞭梢效应形态上的意义论文格式，就是将单一的决策问题进行多阶段规划，用以回避风险、提高决策效率，即整个过程可以按时间、空间或人为地划分为若干相互联系的阶段，每个阶段都需要做出决策，目标是使整个过程的活动效果最好。

如图1所示的设备房标识系统价值链可以被定义为是围绕设备房标识系统项目，通过对项目全程管理风险的控制，从范围管理和供应管理开始，对项目进行进度、质量、投资、人力资源、沟通管理直至项目完成，并把项目移交到运营方手中的包括规划方、设计方、制作方、安装方、维护方直到最终用户的功能网链结构模式。

从鞭梢效应的定义可以看出，其主要特性是项目决策与管理的迁移特性，亦即管理流程由过去的某一状态转移到重组后的新的状态，这种特性表明项目决策与管理将会从面向过程转向面向对象或客户需求，其方法论意义显然是很突出的，这个特性即是项目管理范式转移的结果论文格式，针对设备房标识系统而言，应用鞭梢效应的迁移特性，可以得到如图2所示的面向对象的流程式管理。

设备房标识系统管理流程鞭梢效应具有节点复杂性、管理多样性、任务动态性、需求随机性等特点。节点复杂性重点指的是管理流程涉及的点多面广，管理多样性重点指的是管理流程涉及的管理需求多样化，任务动态性重点指的是管理流程涉及的设备房内关键设备维护任务的安全性、随机性、周期性及可持续性等要求；需求随机性重点指的是管理流程涉及的设备房标识系统固化维护现场标识需求任务的增减、设计方案的变更、设备技术状态的改变以及标识维护要求的创新等。

3 结语

综上可知，设备房标识系统管理流程的设计在工程管理中是极为重要的，建立基于鞭捎效应的管理流程，有助于回避风险、提高决策效率。并且，在管理流程设计的基础上建立灵活务实的制度和明晰井然的工作秩序，使得设备房标识系统各管理决策得以顺利、有效地实施．

参考文献：

[1]南京地铁科技咨询有限公司.南京地铁设备房标识系统培训文本--概述与规划[R],2008.

第4篇：系统辨识理论范文

关键词：土木工程；系统辨识；模型修正；随机有限元；统计模式

中图分类号：TU311 文献标识码：A

一、引入土木工程系统辨识理论的必要性及系统辨识的概念

（一）引入土木工程系统辨识理论的必要性

当前虽然机械、航空以及航天领域面向健康监测和损伤检测的系统辨识方法，为土木领域提供了良好的借鉴基础，不过土木工程具备自身的特点，在引入其他领域的辨识方法的过程中，存在诸多限制。

1、海量数据有效信息的提取

现有大型桥梁的监测过程中，已采用上千个各类型的传感器，此过程中产生了海量数据，即使现有数据处理的计算硬件能满足要求，也难以从中即时提取出有效信息，用于系统辨识。

2、结构及荷载不确定性

一般来说，由于材料属性的离散性、强度退化等原因，结构参数含有多重不确定性；同时，土木工程的荷载因为环境等因素的影响，也含有一定的不确定性。

3、基准数据的不完备

对于大型工程结构，可能存在的千万级别以上的自由度，因此即使使用上千个传感器，获取海量的数据，也可能存在基准数据不完备的情况。

4、模型误差的不可避免

因为土木工程内在的材料特性，外在的环境干扰的影响，使通常用于监测或检测的模型存在误差，已有的模型修正暂不能很好解决此类问题。

（二）系统辨识的概念

结构系统辨识是动力学研究的逆问题，它利用系统在试验或运行中测得的输入和输出数据，建立反映系统本质动态特性的数学模型，并确定模型中的待定参数。结构动力学系统遵循牛顿力学基本定律，所以系统的理论模型(动力学方程组)往往是已知的，需要辨识的只是模型中某些待定的物理参数或系统的动力学特性参数(模态参数等)。

二、土木工程系统辨识统计方法的现状

（一）Bayes模型修正

Bayes模型修正方法利用了统计推断中著名的Bayes原理，将确定性的结构模型嵌入一组可能的概率模型中，使结构模型能够预测模型和观测的不确定性。这种方法由于涉及模型不确定性，而模型不确定性并不是可重复事件，将概率解释为相对发生频率的传统说法在这里不再适用。

（三）随机有限元

随机有限元从控制方程的获得来分，一般可以分为 Taylor 展开法随机有限元(TSFEM)、摄动法随机有限元(PSFEM)以及 Nuemann 展开 Mento Carlo 法随机有限元(NSFEM)。若以摄动法随机有限元为例:

Collins 将有限元与摄动法结合，用统计的观点来分析特征值的问题，可以认为是将随机变量理论引用到动力学的开端;而 Ricles 和 Kosmatka 首次基于 Col-lins 的敏感性分析理论，通过质量与刚度的不确定性来对潜在的损伤区域进行定位，并对损伤大小进行评估。

有关随机有限元损伤辨识的工作可以认为始于Papadopoulos 的论文及其后续工作:假设结构的质量、刚度、频率与振型服从正态分布，通过 Mento Carlo 模拟，计算出结构单元的概率密度函数，用于对单元的损伤概率进行计算。Papadopoulos 认为，结构损伤引起特征值的摄动，继而影响结构的总体刚度矩阵与单元刚度矩阵，并通过一个 3 自由度的质量 － 弹簧系统与一个悬臂梁结构，验证了算法的有效性。

（三）统计模式辨识

美国 Alamos 国家实验室，以 Doebling、Farrar、Sohn为代表的研究者，10 余年来，对统计方法在系统辨识中的研究进行了探索性的工作，这部分工作大致可以分为三个阶段。

第一阶段:Doebling将统计方法用于环境激励下结构的模态测试及引入结构的柔度矩阵。

第二阶段:Farrar开始提出统计模式辨识的概念，并引入无导师学习理论。在此基础上，Farrar 及其团队引入模式识别中相关理论，正式提出了统计模式辨识(Statistical Pattern Recognition)的理论框架，具体包括 4 个步骤:

1、运营状态评估(Operational evaluation):对结构系统状态进行辨识前的分析。

2、数据采集、标准化以及整理(Data acquisition，normalization and cleansing):包括测试方案的确定，因环境因素产生的数据差异性，误差数据的排除。

3、特征提取及信息凝聚(Feature extraction and information condensation):提取数据中的特征并用来对系统的状态进行辨识，信息凝聚主要指结构在服役周期内数据的压缩。

4、基于特征描述的统计模式(statistical model development for feature discrimination）:根据有无训练数据可以分为有导师学习方法与无导师学习方法，前者又可以分为分类分析与回归分析，后者可以分为对变异点或特征点的辨识。

（四）基于无模型的损伤识别方法

无模型损伤识别方法主要是不使用结构有限元模型，直接通过分析、比较振动响应的时程数据对结构损伤进行识别，其中多数方法都是基于时间序列分析模型提出的。无模型识别方法可分为时域识别方法、频域识别方法以及时频分析方法。

1、时域方法

时域方法有利用自回归滑动平均(AutoRegressiveMoving Average，缩写为ARMA) 、自相关函数和扩展的卡尔曼滤波算法等一系列方法。比如，Garcia和

Osegueda提取了一个基于AR-MA模型的系数的损伤指标，采用Bayes分类技术进行损伤定位。Wei和Yam等利用结构损伤前后NAR-MAX模型系数的变化来识别多层复合材料的损伤位置和程度。NairKiremidjian 等由响应的AR或ARX

模型系数提取损伤敏感特征，采用模式分类的方法进行损伤识别。

2、频域分析方法

频域分析方法常用的有傅里叶谱分析、多谱分析(信号高次矩的傅里叶变换)、倒阶次谱分析等。Samman提出了用于桥梁的基于频响函数波形的三个损伤识别指标:WCC (Waveform Chain Code)、Iatm (Adaptive Template Methods)、IsAC (Signature Assurance Criteria)。

3、时频分析方法

时频分析方法则有Wigner-Ville分布人、小波分析以及近年来发展起来的

HHT(Hilbert-Huang Transform)法人等。

三、对土木工程系统辨识统计方法的展望

结合系统辨识基本问题，土木工程结构系统辨识统计方法的下一步可能切入点有:

（一）随机输入与未知输入条件下的统计方法

进一步，对于土木工程，未知输入条件下的系统辨识，在传统方法上局限于通过迭代计算，使目标函数值小于设定阈值的方法，对于土木工程的大型、复杂结构，计算量可能过大。

（二）数据传输手段与传感器状态的统计方法

响应数据的无线传输对于土木工程意义重大，而现有无线传输的方法，费用高，系统易受干扰，相对稳定性较差，有待于结合其他学科研究，引入统计方法，来降低无线传输成本。

（三）系统辨识基准模型的统计方法

通常新建成工程结构需要将基准模型进行备份，以作为面向健康监测以及损伤检测的系统辨识的基准。

参考文献

[1]李炜明.土木工程结构系统辨识的统计方法研究[D]. 华中科技大学 2009

第5篇：系统辨识理论范文

1．1比例溢流阀分析

在负载模拟系统中，通过控制电液比例阀和变量泵来实现负载的模拟加载。比例溢流阀主要由先导液阻网络、主阀、比例电磁铁组成，其在系统中完成电-机械-液压之间的能力转换。如果忽视比例电磁铁电性能的一阶滞后性，比例放大器和电磁铁线圈是一个比例环节，完成电信号向机械能转变。理论上液比例阀传递函数为一个四阶模型，实际为一个非线性时变系统，有着更高的阶，因此对于比例溢流阀动态模型的获取，将采取实验测试的手段获得比例阀的阶跃响应。

1．2比例溢流阀系统辨识建模

系统辨识是利用观测到的系统输入输出数据构造系统数学模型的方法，内容包括模型结构的确定、参数估计、模型验证。首先，通过后面的动力系统负载模拟实验平台采集到包含系统特征的输入数据和输出数据，如图2所示。其次，确定待辨识的动态模型结构，其结构可以归结为确定系统的阶数和输出量对于输入量的滞后时间的问题。接下来，进行参数估计，当已知或者假设模型结构后，模型未知部分是动态模型的参数，需要根据输入、输出数据估计这些参数。参数估计是系统辨识的中心内容。最后，进行模型验证，验证辨识出的模型与实际过程的特性的一致性。最终模型应当是在满足精度的要求下，尽可能简单的数学模型。采用Matlab的系统辨识工具箱，只需要输入需要辨识的输入数据和输出数据，选择一定的系统模型，经过一定的数据预处理，最终得到所需要模型的参数估计值，从而实现系统的辨识。在Matlab输入ident，即可出现如图3所示的界面，在importdata里导入数据，在estimate里选择需要的模型。常见的辨识数学模型有ARM模型、ARMAX模型、OE(Output-Error)模型、ARX模型、State-Space模型、BJ模型(Box-Jenkins)等，本文采用OE辨识模型，表达式为:参数识别结果见图4。根据图4，采用6阶OE模型得出的辨识模型跟实际系统数据对比，计算出相似度达到96%，表明该线性系统能比较准确的反映实际系统的传递特性。

2负载控制策略研究

2．1负载加载分析

研究泵吸收转矩控制策略，通过调节变量泵的压力和流量实现负载模拟;进行负载加载控制算法研究，实现准确快速的负载模拟。由于方法的相似性，考虑到试验中流量积分变送仪表具有较长的检测延迟时间，大约为0．5s，因此进行流量的闭环控制调节较难实现，实验中只采取恒流量调压力的控制方式来实现对发动机与泵负载的模拟。闭环控制系统如图5所示。其中Ktp为扭矩-压力传递系数;eq为流量扰动干扰;Ksp为传感器测量比例系数。

2．2控制策略研究

PID控制的价值在于它对大多数控制系统的广泛适用性，由于其算法的鲁棒性强、可靠性好，而且算法简单，本文采用增量式PID控制算法:PID控制器设计的根本任务是选择适当的3个参数Kp，Ki和Kd，有实验法和解析法两类方法。经验法简单可靠，但需要有一定现场运行经验。通过不断的在线经验调试，确定了Kp=12，Ki=7，Kd=20。图6中曲线1为系统经过OE辨识后，所得到的六阶线性系统理论输出结果;曲线2和3为增量式PID控制取不同参数值所得实验结果。结果对比可得，采用增量式PID控制方法，根据现场经验调试选取适当的PID参数值，控制电液比例溢流阀效果明显，控制响应速度快、稳定性高。

3动力系统负载模拟实验平台测试

根据上面的分析及准备，搭建的工程机械动力系统负载模拟实验平台如图7所示。将增量式PID控制程序写入控制器，并进行测试。将现场采集到的负载数据(如图8)导入上位机，进行单泵加载试验，采集泵出口压力如图9所示，根据采集到的数据计算可知模拟负载相对于实际负载的误差σ小于4．5%。工程机械动力系统负载模拟如图10所示。实际负载与模拟负载的误差结果表明，此实验平台可以准确可靠地实现工程机械负载模拟，可以避免工程机械整车测试的繁琐与人为因素、工况等不可控条件所导致的测试误差，提高了测试的可信度。并进行三泵时加载，测得转速、扭矩、三个泵出口压力，表明该负载模拟实验平台可以对大多数工程机械负载进行模拟。

4结语

第6篇：系统辨识理论范文

关键词：企业内部; 建筑; 施工安全;控制系统；

Abstract: with the rapid development of our national economy, in order to ensure the construction safety and health, to create a safe, health, comfortable working environment, improve the construction safety production level, draw lessons from foreign construction safety management ideas and philosophy, and gradually formed a company safety production management control system concept.

Key words: enterprise; construction; construction safety; control system;

中图分类号：TU7文献标识码：A文章编号：2095-2104（2012）

1.1国内外研究现状分析

1.1.1建筑施工安全风险研究

工程建设安全风险是用事故的概率与事故所造成的经济损失的数量之间的关系来定义的。工程建设安全风险评价经常和现场评价及事故危险性评价结合在一起的。风险评价的方法主要有安全检查表分析法、概率危险评价法、可靠性分析法、事故引发和发展分析、事故顺序评价程序、模糊矩阵法、直接数值估算法、人的认知可靠性模型、维修人员行为模拟模型、作业网络系统分析法、人为失误率预测技术、成功可能性指数法等。借助故障树、事件树等方法建立风险树也可实现风险的度量[3]。建筑工程项目是最为常见也是最为典型的项目类型，是项目管理的重点。建筑工程项目管理就是有步骤地对建设工程项目进行高效率的计划、组织、指导、控制，达到节约投资、缩短工期、保证质量的目的。建筑工程项目具有特定的对象、时间的限制、资金的限制和经济性要求、一次性、特殊的组织和法律条件、复杂性和系统性等特点。

建筑工程项目的立项、分析和实施的全过程都存在不能预先确定的内部和外部的干扰因素，这种干扰因素称为工程风险。风险是随机的，比如：建筑工程项目风险产生的随机性;风险活动开展和持续时间的随机性;在风险活动持续时间内风险损失的随机性，若不加以控制，风险的影响将会扩大，甚至引起整个工程的中断或报废。例如:沈阳某公司承建的太阳广场，由于对项目的融资风险估计安全风险和事故损失成正比关系，与安全投入成反比。这种关系体现了安全风险的经济价值，是施工企业安全决策的基础。

1.1.2建筑施工安全生产行为构建与改进研究综述

安全生产行为既可以是针对具体的安全事故而建立的工作步骤和程序，也可以是针对某一类安全事故或全部可能发生的安全事故而建立的全部活动序列。为了降低严重伤害事故的发生，一些研究部门设计了针对机械严重伤害、导致死亡坠落事件等事故的预防工作程序。

对安全生产行为改进的研究，针对具体的安全事故而采取的“部分行为”改进较多，Hinze通过对新工人和工人流动率对安全的影响、增加工作中的监控(如公司领导视察现场)与改善安全状况的关系、安全监理的作用、安全计划的作用、分包方控制等方面作了大量的实际调查和比较研究，得到的结论是：承包商雇佣一个工人的时间超过一年，工人的安全表现会大大提高，时间越长越安全；施工现场距离总部近的工程安全状况较好;现场安全监理的情绪和权限对事故的发生有正比关系；安全计划会导致事故率降低等。

1.2系统辨识的方法

从实用的角度来看，系统辨识就是从一组模型中选择一个模型，按照某种准则，使之能最好地拟合由系统的输人输出观测数据体现出的实际系统的动态或静态特性[7]。

1.2.1基于遗传算法的系统辨识

遗传算法是一种新兴的优化算法，是建立在自然选择和自然遗传学机理基础上的迭代自适应概率性算法，由于具有不受函数性质制约、全方位搜索及全局收敛等诸多优点，得到了日益广泛的应用。将遗传算法用于线性离散系统的在线辨识。

1.2.2基于模糊逻辑的系统辨识方法

模糊逻辑建模方法的主要容可分为两个层次，一是模型结构的辨识，另一个是模型参数的估计。模糊树模型(FT模型)是利用二叉树结构描述输入空间模糊划分的模糊建模方法，它既克服了模糊建模中输入空间划分的复杂性，又使得分段函数在相交处平滑过渡，因而能更好地逼近复杂系统其主要特点是建模精度高、计算量小。把遗传算法应用于模糊树的建立就是以模糊树模型作为个体，采用矩阵编码方式，利用遗传算法在整个模型空间搜索最优模糊树。

1.2.3 基于神经网络的系统辨识方法

神经网络技术是2O世纪末迅速发展起来的一门高技术由于神经网络具有良好的非线性映射能力、自学习适应能力和并行信息处理能力，为解决未知不确定非线性系统的辨识问题提供了一条新的思路。在辨识非线性系统时，我们可以根据非线性静态系统或动态系统的神经网络辨识结构，利用神经网络所具有的对任意非线性映射的任意逼近能力，来模拟实际系统的输入输出关系，而利用神经网络的自学习，自适应能力，可以方便地给出工程上易于实现的学习算法，经过训练得到系统的正向或逆向模型。

2研究方案

2.1 研究目的

（1）提出了基于安全事故机理分析的安全生产行为分析理论，为安全生产行为的系统构建提供了直接基础。（2）系统地构建了工程建设安全生产行为体系，改变了离散的安全管理活动，使安全生产行为系统化，对全面系统地控制安全风险、提高安全管理效果提供了思路。（3）结合施工工效学原理对安全生产行为的控制进行了研究，为解施工企业进行安全生产工作提供依据。

2.2 研究内容

1）施工项目危险源的辨识和检测研究

从施工项目危险源的特点出发，整理出一套基于初始辨识、自辨识和动态辨识方法的危险源辨识方法提出对不同层次的危险源，不同类型的危险源，需要采用不同的检测方法作为辨识的辅助手段。

2）施工项目危险源的萌生机理应用研究

通过对施工项目危险源的萌生机理研究，阐述施工项目危险源控制的本质安全化技术，达到从源头杜绝或者减少危险源数量的目的同时，对工程紧急事态下的危险源或易于导致事故对诱因的脆弱性的危险源控制做了应急管理研究。

3）危险源动态诊断研究

在施工阶段的日常危险源管理阶段，构建了基于安全网络计划技术的危险源实时诊断模型。它以空间范围和时间阶段划分为依据，对特定系统内的施工项目危险源的危险性进行分析评价和控制。

第7篇：系统辨识理论范文

关键词：数字滤波；混凝土检测；传感器补偿方法 1 前言

混凝土材料是最为普遍的建筑材料，因其在建筑中的应用最为广泛所以混凝土的质量就成为了质量控制和检验的重点对象。从结构看，混凝土是一种非均匀的介质，内部结构复杂随机性明显，而声波理论的研究范畴往往针对的是均匀的介质，因此超声波在混凝土中的传播具有衰减大、指向性差、波形复杂等特征，给超声波检测带来了较大的困难，尤其复杂的波形让识别有效波十分困难。利用科学的方式对混凝土的质量进行检测始终是技术人员研究的方向。目前超声波作为无损检测的技术手段应用于混凝土的检测中，在操作过程中为了获得较好的信号回应提高信噪比，通常利用传感器的谐波频率作为探测的主要频段。但是在利用谐振频率时往往会带来一种负面影响，尤其是余振的干扰经常会造成反射信号监测失真，对于反射信号的提取和失败造成干扰而降低分辨效果，从而影响检测结果。因此在研究中技术人员发现利用数字滤波的方式可以有效的对超声波传感器的频响特征进行补偿，以此获得较为准确的检测信号，并获得了成功。

2 数字补偿滤波原理

数字补偿的基本原理就是设定一个非理想的响应特征存在的系统，这里的数字补偿滤波就成为了一个传感器系统的辨识和滤波的问题，其核心思想就是系统输入和输出作为井基础参数，利用数学方式求出系统的离散转移函数模型，进而求出逆向系统，以此对探测过程中得到的信号进行滤波，就完成了对传感器的补偿。

在分析和计算中，设定一个线性移动不变的系统的动态特征可以利用常系数差分方程来进行描述，利用对各种常系数的取值和变换就可获得应系统的转移函数，并利用数学方式中系统辨识算法来获得前面所设定的非理想测量系统，然后就可以获得逆向系统相关的参数。此时因为线性系统都可以利用一个最小相位系统和一个全通系统的级联而建立一个最小相位系统模型。因此只有让分线性测量系统为最小相位，就可以保证获得相应的准确而稳定的因果系统。最后将系统级联在探测系统中，既可以获得一个相互对应的输入和输出信号，因为建立的系统是可逆的，因此第一个系统滤波后就通过第二个系统消除了第一个系统的滤波效果，使得信号可以得到矫正和补偿，实际上就相当于没有经过系统而发生改变。

3 补偿模型建立 在验证理论时，试验的对象是50kHz的商用超声波传感器，利用上述的理论建立一个模型对其进行评估。50kHz是一个非常低的无损检测用频率，因为其波长较大，在实际的检测中这个频率可以相对减少结构性噪声并增加测量的深度，但是应用中往往在谐振工作频率下反射信号都会被淹没在传感器的余振中而无法识别，所以在混凝土检测中应用较少。

针对此种问题，试验对超声波传感器进行了系统建模和补偿。先将一组输入和输出信号当做是系统辨识的数据，其信号从一个传感器到另一传感器的发送和接收过程中，即信号在介质中传播后信号不仅仅会受到传感器的影响，还会因为介质差异而不同，这样建立起来的模型是不能准确的反应传感器系统的相应特征的。因此试验选择水为介质材料，主要是其均匀、各项同性的特征适合为超声波研究创造稳定的介质环境，便于分析。在水中超声波只有幅度上的衰弱，此种衰减对建模的影响可以在建模的时候通过输入信号的幅度来弥补，这样信号中的不良效果就完全来自与传感器系统本身，使得建模的相对独立的研究传感器系统的准确性。

试验中将激励信号设定在一个高斯函数调制的余弦波，其信号的主频、高斯波的脉冲系数，波形发射周期中波包的位置参数等作为其激励信号的基本参数。选用实际波形和频谱，检测系统组成由信号产生和发射部分、传感器、信号接收及显示部分组成。采集信号的时候选用的是深度固定的水容器，防止反射波包的相互干扰，方便反射波包的获取。在信号采用中，第一个波包就是一次地面反射的波包，将其与激励信号相比较可以开出波包经过介质而改变。

在得到传感器输入和输出的信息后，应先对输入信号的的波形进行调制，即将输入信号按照输入信号的第一个波峰比值进行幅度调制，这样就可以调整而消除水对信号的衰弱影响。然后参照系统辨识算法对传感器进行建模，获得转移函数的比值，对应的测量值就可利用图表描述出来，试验中发现50kHz附近没有平坦的通道带，这就是引起测量失真的主要因素。这样既可获得逆向系统并将其加入到探测系统中，完成补偿滤波。这个过程可以利用软件工具完成，但是在模型计算的时候，阶数的选择十分重要，过小或者过大都会导致模型估计的误差增加，甚至是系统不稳定，就是去了建模的意义。

试验中经过比较选择用5阶评估方式，这样既可以满足系统建模的要求，也可控制误差在接收范围内。在系统中增加了补偿信号后，测试表明补偿信号和原始信号之间十分接近，这就可以认为其主体部分补偿成功。因此在模型计算中还会出现一些误差，因此会产生杂波的情况，但是进一步研究表明杂波对测试不会产生较大的负面影响。

4 型实验验证

完成补偿模拟后，就可以将补偿系统应用到实际的检测中，以检验系统的可靠性，在实际测量中利用一个标准的混凝土试块。长宽高分别为：500mm、300mm、200mm；利用对测法沿着长度方向对试块进行超声波扫描，并计算出平均的声速。因为多数的混凝土结构其测量的面都为一个，所以模拟实际采用的是单面法测量，试验中采用单面法测出试块的厚度和超声波速度。

按照规范的单面法测量，利用甘油将发射传感器耦合固定在测试结构的表面，然后先将接收传感器设置在距离发射器50mm的位置，两个传感器德尔中心距离是根据其外径而定，然后按照步长20mm来移动接收端，进行不同位置的6次检测，每个位置的波形都应采集记录，着过程需要保证接收传感器与测试结构耦合良好。然后将采集到的波形通过补偿滤波系统进行处理，并与原信号进行对比，这样就可以看出混叠在表面直达波的余振中的反射波。在深入分析时选取了一组信号进行比较，将平测法与对测声速相比较，精度可以满足实际测量的需求。因此此种补偿方法是可以在实际中获得较好的效果的。

5 结语

利用数字滤波的传感器补偿措施是利用了数学方式来降低传感器系统对信号的谐振效应，提高距离分辨能力。通过前面的分析和试验，并在实际的测量中利用此种方法进行测试都获得了较好的效果。使用补偿滤波器后，反射信号的解析和分离效率得到了提高，最终的测了误差很小，因此可以认为此种方式可以弥补低频超声波在混凝土测量中产生的误差。 参考文献

[1]陈磊,刘方文,戴前伟.水工混凝土质量无损检测技术研究进展[J].工程地球物理学报,2006,(04)

[2]曾繁标.混凝土超声波法检测新技术的应用[J].广东科技,2008,(10)

第8篇：系统辨识理论范文

【关键词】双闭环直流调速 系统建模 参数辨识 Hammerstein模型 类等效

【中图分类号】G 【文献标识码】A

【文章编号】0450-9889（2016）06C-0188-03

自动化生产线上的许多生产机械要求在一定的范围内既能保证具有良好的稳态、动态性能，又能够实现速度的平滑调节，双闭环直流调速系统由于其调速范围广、静差率小、稳定性好等特点，在电力拖动自动控制系统中被广泛应用。

但是由于该调速系统的结构复杂，控制器的可调参数较多，使得双闭环直流调速系统在设计和校正上存在较大的困难。双闭环直流调速系统经过系统设计与仿真验证，得到一个理论上的参数设置，但是应用于现场后，常常由于负载和电机励磁变化、交流电源电压波动、放大器输出电压漂移等干扰因素，导致转速调节效果不好，运行情况与理想设计值有较大的误差。因此为保障系统的正常运行，还需要结合现场情况进行微调，通常采用经验法和凑试法达到稳定状态。同时，为了更好的对该调速系统稳态和动态性能进行分析，还需要将现场凑试稳定后的系统的数学模型还原出来。

国内外学者对于双闭环直流调速系统的建模及参数辨识进行了大量的研究，目前对DLM系统建模的方法主要有两种：一是借鉴智能控制体系中关于复杂对象进行精确建模的“类等效”简化建模法，这种方法通过采用各类改进的遗传算法，对建立的双闭环直流调速系统的非线性状态空间模型的参数进行辨识；第二种是借助软件模拟和数据分析建立系统模型的方法，例如有学者提出针对双闭环直流调速系统的性能对直流电机及机械负载对象参数依赖性大的问题，提出一种基于电机机理模型的参数辨识与调节器自整定的方法；有学者提出在Matlab/xPC目标环境下使用递推最小二乘法对某型直流电机进行参数的在线辨识，获得某工作转速下的动态结构图参数，再针对该结构图，在Simulink环境下对速度调节器和电流调节器的PI调节器参数进行整定和仿真，达到满意效果。

本文通过借鉴“类等效”的方法建立双闭环直流调速系统的基于传递函数的简化等效模型，采用动态分离的类Hammerstein模型参数辨识方法得到其等效模型结构的参数，既能在一定程度上逼近系统模型结构，又能观测到饱和非线性和死区非线性等系统非线性环节的动态性能变化情况。

一、双闭环直流调速系统（DLM）的建模

（一）双闭环直流调速系统简介

无静差双闭环直流调速系统电路结构原理如图1所示。

测速发电机TG测量电动机转速，以电压形式Un输出，该转速电压Un与给定电压Un*比较后得到转速偏差Un，经放大器放大后作为电力电子变换器的控制电压UC，UPE输出可控直流电压Ud0，用以调节电机转速，最终使得电机转速与设定速度一致。

同时，引入电流截止负反馈ACR来限制动态过程的冲击电流；转速电压、电流与给定电压、电流的比较和放大环节使用输出带有限幅的PI调节器以获得良好的静、动态特性。

（二）双闭环直流调速系统的数学建模

根据系统的工作原理以及图1各个环节输入输出之间的关系，计算双闭环直流调速系统各模块的传递函数，其中：

转速调节器ASR：

电流调节器ACR：

检测环节中直流闭环调速系统的测速反馈环节和电流截止负反馈环节的响应都可以认为是瞬时的，因此这两个环节的传递函数就是它们的放大倍数，即测速装置电压放大倍数为α，电流检测装置电流放大倍数为β。

连接各个环节的传递函数表达式，得到该系统的动态结构框图，如图2所示：

（三）基于“类等效”的DLM系统结构框图等效化简

要对双闭环直流调速系统的结构图进行等效化简，必须先熟悉其起动过程，图3所示为双闭环直流调速系统的起动过程曲线：

目前有研究成果详细介绍了该系统起动过程中转速调节器ASR和电流调节器ACR的工作原理。基于“类等效”模型简化的方法，在第I阶段，即电流上升（0-t1）时间段，由于其电流变化迅速，使得整个过程时间非常短，转速变化不大，因此我们把这一阶段的影响忽略不计；在第II阶段，即恒流升速（t1-t2）时间段，ASR始终在饱和状态，转速调节器相当于开环，ACR起主要调节作用，不应饱和，为使转速和电流呈线性增长，可以把系统中电机与电流环等效为一个积分环节，并设积分时间常数为T2；第III阶段，即转速调节（t2以后）时间段，ASR退出饱和，起主导调节作用，转速仍然上升至t-t3时达到峰值，此后减速直至稳定，而转速调节器ACR则作为一个电流随动子系统，力图使Id尽快地跟随其给定值Ui*。

通过以上的分析看出，转速调节器经历了不饱和―饱和―退出饱和三个状态，考虑采用一个比例、积分和饱和非线性环节来等效表示WASR。设比例系数为K，积分时间常数T1，饱和非线性环节的线性域宽度为，则双闭环调速系统的动态结构图可以简化等效为图4：

根据系统的结构框图，可以得到输入为控制电压Un*，输出为电机转速n（r/min）的双闭环直流调速系统等效线性模型为一个二阶线性系统，其传递函数为：

（四）DLM系统的非线性模型分析

等效模型的传递函数计算中并没有涉及ASR的饱和非线性环节。

而在本文简化等效的双闭环直流调速系统中，为将转速调节阶段时的ASR限制在不饱和状态，要求转速调节器的输出Ui*必须满足： ，即存在饱和非线性环节。

同时，在进行转速测量时，测速发电机的输出电压与输入转速应该成正比，但是若遇到电刷压降的情况，则只有在转速超过一定值之后才会有电压输出，导致了一定的电压、转速关系的死区。

在传递函数式所满足的线性模型的基础上，加入非线性环节（不饱和限制、死区误差），就得到了包含线性和非线性特性的整体控制对象模型，如图5。该模型可以用分段多项式类Hammerstein模型进行描述，通过动态分离辨识算法实现系统线性和非线性部分解耦辨识，特别是重构出中间信号Ui*，可以观测双闭环调速系统转速调节阶段输出电压饱和非线性的非饱和区动态变化。

二、基于Hammerstein模型的DLM系统参数辨识方法

从前一部分的分析可以看出，双闭环直流调速系统中即包含串联结构的非线性因素，又包含反馈结构的非线性因素，因此不能以简单的线性模型进行等效。从线性动力学、死区非线性误差以及饱和非线性的作用顺序上，可将双闭环直流调速系统在结构上大致等效为静态非线性模块在前，动态线性模块在后的串联结构，这样就可以利用Hammerstein模型结构特性，通过单一的输入输出信号实现对系统线性和非线性参数的辨识。同时，通过辨识后获得的中间信号可等效于系统ASR的输出-电机与电流环的输入信号，以区分系统的线性和非线性特性，从而达到对线性和非线性模型进行解耦的目的。

Hammerstein模型中的线性部分表示如下：

考虑到饱和非线性和死区非线性在系统中存在非对称特性，Hammerstein模型中的非线性部分采用分段多项式函数来表示，非线性部分的输入输出关系为：

式中，fk、gk为非线性系数；r为多项式的阶次。

定义分段函数

中间信号x（t）可以写为：

考虑典型情况，取b0=0，整理成线性回归的形式，即：

其中回归向量 和待估计参数向量如下：

的中间输入变量x（k）是不可测量的值，采用迭代过程进行估计。

三、实验与仿真

以图6所示的双闭环直流调速系统为参考案例，根据稳定系统特性，为便于观察响应的过渡过程，输入信号Ui*=5V，非线性环节电流限幅值为8A。

运行之后，数据通过Scope传递到工作空间，根据等效，该系统变换为Hammertein模型结构中的线性阶次na=2，nb=2。为了计算简便，取非线性部分多项式阶次r=3，采用最小二乘迭代算法，得到Hammerstein模型线性部分的参数估计值见表1，同时得到等效Hammerstein模型的输出转速和电流见图7、8。仿真结果表明，采用Hammerstein模型的非线性辨识方法具备一定的系统辨识精度，可以为双闭环直流调速系统控制器的设计提供可靠依据。

本文针对双闭环直流调速系统中的线性部分和饱和非线性特性，分别进行了建模和分析，借鉴“类等效”的思想，将电流调节器等效为一个比例、积分和饱和非线性环节，经过化简提出了使用基于分段多项式的Hammerstein模型来等效双闭环直流调速系统的思路，实验中将等效的H系统的线性和非线性特性进行了动态分离，并采用迭代最小二乘法对非线性模型参数进行了估计。仿真结果表明，采用Hammerstein模型的非线性辨识方法具备一定的系统辨识精度，可以为双闭环直流调速系统控制器的设计提供可靠依据。

【参考文献】

[1]陈伯时.电力拖动自动控制系统-运动控制系统[M].北京：机械工业出版社，2005

[2]刘春艳，闻玉凤.基于MATLAB/Simulink双闭环直流调速系统的仿真研究[J].山西大同大学学报（自然科学版），2014（30）

[3]邵雪卷，张井冈，赵志诚.双闭环直流调速系统的饱和限幅问题[J].电气电子教学学报，2009（31）

[4]李永龙，李祖枢，王牛.直流电机双闭环调速系统（DLM）的建模与辨识[J].控制理论及应用，2008（25）

[5]郑忠杰，陈德传.基于对象参数辨识的直流双闭环调速系统[J].杭州电子科技大学学报，2012（32）

[6]王建锋，张天宏.基于Matlab/xPC的直流电机参数辨识及双闭环控制研究[J].测控技术，2011（30）

[7]高建强，姜磊.基于遗传算法的双闭环直流调速系统设计[J].微计算机信息，2011（4）

[8]曹立，李训龙.Hammerstein模型辨识的回顾及展望[J].控制理论与应用，2014（31）

第9篇：系统辨识理论范文

【关键词】 类风湿关节炎；证候；BP神经网络；非线性建模

证候是一个非线性复杂系统，中医证候的诊断过程，实质上是由临床收集到的各种症状，通过分析归纳，获得证型诊断的过程，这个过程，可以看作是一个从观察指标到证型诊断的非线性映射过程，用非线性数学模型可以充分模拟。基于黑箱结构的人工神经网络(Artificial Neural Networks，ANN)具有强大的非线性拟合能力，能够任意精度逼近非线性函数，因此，我们将其用于类风湿关节炎(rehumatoid arthritis，RA)证候的非线性建模研究。

1 临床资料

本研究采用中国中医科学院望京医院提供的765例RA临床证候资料。参考《中药新药临床研究指导原则(试行)》[1]、文献整理结果及专家经验，制定临床观察表。共观察183个症状、体征，每个症状按无、轻、中、重分别记为0、1、2、3分；并同时给出肝肾不足证、寒湿阻络证、瘀血阻络证、气血两虚证、痰瘀阻络证、阴虚内热证、热毒蕴结证、寒热错杂证、脾肾阳虚证等10个基本证型的诊断。从上述病例中抽取临床症状和证型诊断构成样本集合，作为神经网络的学习和测试样本。在神经网络的训练过程中，症状向量作为神经网络的输入向量，证型诊断分别对应网络的输出向量。

2 研究方法

2.1 数据预处理及病例分组

先对所有数据进行归一化处理，使处理后的输入输出信息均在(0，1)区间。对上述数据进行主成分分析，主成分的选择标准定为95%。数据经过主成分分析，前98个主成分的贡献率涵盖了总共183个指标的95.035%的信息，故我们取前98个主成分作为进一步分析的指标。通过主成分分析，输入向量从183个减至98个。可见原始数据有很大的冗余。

将765例样本随机分为A、B、C 3组，每组255例。依次选取其中两组作为训练集，另一组作为测试集，共循环3次。

2.2 建立基于共轭梯度下降算法的类风湿关节炎证候BP网络模型

2.2.1 类风湿关节炎证候BP神经网络的结构

在MATLAB7.0环境下，建立基于共轭梯度下降算法的三层前向BP神经网络模型。该模型包括输入层、隐层和输出层，其中输入层包含183个输入神经元；隐层有2个，各包含100个神经元；输出层包含10个输出神经元。两个隐层之间通过正切S型传递函数(tansig)连接，隐层与输出层之间用对数S型传递函数(logsig)连接。设定该网络的系统误差小于0.01，最大迭代次数500次。

2.2.2 类风湿关节炎证候BP网络的输出方式

将具有肝肾不足证、寒湿阻络证、瘀血阻络证、气血两虚证、痰瘀阻络证、阴虚内热证、热毒蕴结证、寒热错杂证、脾肾阳虚证等10种证型诊断样本的期望输出值分别定为(0，1，0，0，0，0，0，0， 0，0)，……，(0，0，0，0，0，0，0，0，0，1)。预测整合输出值为(0， 0.2，0.4，0.6，0.8，1)，这6个数值分别对应原始输出值的(0－0.1，0.1－0.3，0.3－0.5，0.5－0.7，0.7－0.9，0.9－1)区间的数值。整合输出值≤0.4为诊断不成立，≥0.6为诊断成立。

2.2.3 基于共轭梯度下降算法的类风湿关节炎证候BP神经网络模型的训练

网络参数的初始值取为[-0.5，+0.5]上均匀分布的随机数，利用train函数对网络进行训练，第1次训练经过89次迭代以后，网络的系统误差降至0.009 450 59；第2次训练经过56次迭代后，网络的系统误差降至0.009 423 47；第3次训练经过58次迭代以后，网络的系统误差降至0.009 174 36。上述数值均小于规定的最小误差0.01，提示网络趋于稳定，网络性能达标，训练自动停止。

2.2.4 类风湿关节炎证候BP神经网络模型的测试

该网络模型的权值趋稳，训练结束后，分3次分别对1/3测试样本做检验。规定单证阳性诊断的符合情况为单证特异性；所有单证诊断的符合情况为单证准确率；病例的全部证型诊断符合情况为诊断准确率。即：单证特异性(%)＝预测输出所有单证阳性符合例数/期望输出所有单证阳性例数×100%；单证准确率(%)＝预测输出所有单证符合例数/期望输出所有单证例数×100%；诊断准确率(%)＝预测输出符合例数/所有病例数×100%。其中，以整合输出值的大小排序，主证为证候的前2位证类，兼证为第3位证类，第3位以后的证类忽略不计。

3 结果

测试结果显示：3次测试的平均单证特异性为81.31%，平均单证准确率为95.70%，平均诊断准确率为90.72%。结果见表1。表1 RA证候BP神经网络模型测试结果与临床诊断结果的比较（略）

4 讨论

ANN的一个显著特征是它能够通过自动学习来解决问题，对样本的学习过程，即为对网络中神经元间的联系强度(即权重系数)逐步确定的过程，通过对样本的学习，可以学会识别自变量与应变量间的复杂的非线性关系。经过充分学习后的ANN获取了样本的特征规则，并将这些规则以数字的形式分布存贮在网络的连接权中，从而构成了系统的非线性映射模型。用ANN建模，可将过程或对象看成一个“黑箱”，只要测得输入输出数据，就可以建立相应的模型，不必象传统的系统辨识那样把过程或对象分为线性系统还是非线性系统，也不必对过程或对象内部进行分析，这对未知过程的系统辨识是十分方便的。

中医证候体系具有复杂系统的非线性、开放性、层次性、涌现性和高维性特征，是一个多维多阶多变量的非线性复杂系统[2-3]。中医学辨证施治过程，实质上是对大量数据信息作出处理，提取规律的过程。如何从中医学大量现象学描述中寻找其内在规律，是证的规范化研究之热点和难点。以往多采用统计学方法，但效果不够理想。ANN作为一种智能信息处理系统，能够充分逼近任意复杂的非线性关系，获得样本数据的规则，较好避免数据处理中可能掺杂的主观因素，客观如实地反映研究对象[4]，因此，可以将其用于中医证候的非线性建模研究。

我们在MATLAB7.0环境下，对一组RA临床证候资料建立了基于共轭梯度算法的BP神经网络证候模型，并用3倍交叉验证的方法进行测试，结果显示：该模型具有很好的诊断、预测能力。说明ANN能够充分模拟症状与证型诊断之间的非线性映射关系。这是目前在不打开人体黑箱的前提下，建立非线性证候模型、反映证候的内在规律和特征的有效方法。

BP神经网络有一个明显的缺点是收敛速度非常慢，为此，我们基于共轭梯度学习算法，采用trainscg函数改进train函数，从而加快了神经网络的收敛速度。我们建立的RA证候网络模型3次训练的迭代次数分别为89、56、58，说明通过改进的BP神经网络具有很好的收敛性能。

另外，针对临床证候资料多存在兼夹证以及各证型之间有主次之分的情况，我们首先将模型的输出采用1个输出节点对应1种证型的方式，比如，RA证候模型共有10个证型，我们将包含10个证型的输出采用(0，1，0，0，1，0，0，0，0，0)的方式，其中，括号内每一个数值代表一种证型，“0”表示诊断不成立，“1”表示诊断成立，这样就可以诊断兼夹证了；然后，我们将整合输出值整理成(0，0.2，0.4，0.6，0.8，1)等6个等级的方式，这6个数值分别对应原始输出值的(0－0.1，0.1－0.3，0.3－0.5， 0.5－0.7，0.7－0.9，0.9－1)区间的数值，并规定整合输出值≤0.4为诊断不成立，≥0.6为诊断成立，这样就进一步根据整合输出值的大小直接判断有几个兼夹证以及各证型的主次地位了。可见，我们建立的RA证候网络模型不仅能够利用神经网络的自主学习能力从大量的样本中抽提出比较全面的证候内在规律，具有良好的诊断、预测能力，而且操作简便，真正实现了证候诊断的智能化。ANN技术是中医证候非线性建模的可行性方法。

虽然我们已经证实了ANN用于证候非线性建模的可行性，但是，以目前的技术，还无法从网络的联接权中抽提出网络通过自动学习所获得的证候规律，今后可以围绕这个关键问题继续开展研究。另外，证候的诊断信息具有模糊性特征，用模糊神经网络理论应更能够逼近证候的全貌，我们曾经试图用模糊神经网络进行证候的非线性建模研究，但是，目前的模糊神经网络还无法处理证候的兼夹问题，模糊神经网络的输出结果只能是多类中的一类，因此，我们暂时未作。今后我们将围绕这方面展开深入研究，力争建立证候的模糊神经网络模型。

总之，一门学科只有不断地吸纳先进的思想与技术，在继承的基础上发展创新，才能真正具有生命力。中医证候复杂系统研究，呼唤非线性科学、人工神经网络、计算数学、模糊数学、信息工程、医学工程、复杂性科学等多种边缘学科、交叉学科理论和技术方法的介入，理论上的探讨和不断切实可行的实践探索并行，才能使中医证候规范研究从量的积累上升到质的飞跃。

参考文献

[1] .中药新药临床研究指导原则(试行)[S].北京：中国医药科技出版社，2002.115－119.

[2] 白云静，申洪波，孟庆刚，等.基于复杂性科学的中医学发展取向与方略[J].中国中医药信息杂志，2005，12(1)：2－5.

[3] 白云静，申洪波，孟庆刚，等.中医证候复杂性特征及证候研究思路探析[J].中国中医药信息杂志，2004，11(9)：754－756.

[4] 白云静，申洪波，孟庆刚，等.中医证候研究的人工神经网络方法探析[J].中医药学刊，2004，22(12)：2221－2223.

3 结果

测试结果显示：3次测试的平均单证特异性为81.31%，平均单证准确率为95.70%，平均诊断准确率为90.72%。结果见表1。表1 RA证候BP神经网络模型测试结果与临床诊断结果的比较（略）

4 讨论

ANN的一个显著特征是它能够通过自动学习来解决问题，对样本的学习过程，即为对网络中神经元间的联系强度(即权重系数)逐步确定的过程，通过对样本的学习，可以学会识别自变量与应变量间的复杂的非线性关系。经过充分学习后的ANN获取了样本的特征规则，并将这些规则以数字的形式分布存贮在网络的连接权中，从而构成了系统的非线性映射模型。用ANN建模，可将过程或对象看成一个“黑箱”，只要测得输入输出数据，就可以建立相应的模型，不必象传统的系统辨识那样把过程或对象分为线性系统还是非线性系统，也不必对过程或对象内部进行分析，这对未知过程的系统辨识是十分方便的。

中医证候体系具有复杂系统的非线性、开放性、层次性、涌现性和高维性特征，是一个多维多阶多变量的非线性复杂系统[2-3]。中医学辨证施治过程，实质上是对大量数据信息作出处理，提取规律的过程。如何从中医学大量现象学描述中寻找其内在规律，是证的规范化研究之热点和难点。以往多采用统计学方法，但效果不够理想。ANN作为一种智能信息处理系统，能够充分逼近任意复杂的非线性关系，获得样本数据的规则，较好避免数据处理中可能掺杂的主观因素，客观如实地反映研究对象[4]，因此，可以将其用于中医证候的非线性建模研究。

我们在MATLAB7.0环境下，对一组RA临床证候资料建立了基于共轭梯度算法的BP神经网络证候模型，并用3倍交叉验证的方法进行测试，结果显示：该模型具有很好的诊断、预测能力。说明ANN能够充分模拟症状与证型诊断之间的非线性映射关系。这是目前在不打开人体黑箱的前提下，建立非线性证候模型、反映证候的内在规律和特征的有效方法。

BP神经网络有一个明显的缺点是收敛速度非常慢，为此，我们基于共轭梯度学习算法，采用trainscg函数改进train函数，从而加快了神经网络的收敛速度。我们建立的RA证候网络模型3次训练的迭代次数分别为89、56、58，说明通过改进的BP神经网络具有很好的收敛性能。

另外，针对临床证候资料多存在兼夹证以及各证型之间有主次之分的情况，我们首先将模型的输出采用1个输出节点对应1种证型的方式，比如，RA证候模型共有10个证型，我们将包含10个证型的输出采用(0，1，0，0，1，0，0，0，0，0)的方式，其中，括号内每一个数值代表一种证型，“0”表示诊断不成立，“1”表示诊断成立，这样就可以诊断兼夹证了；然后，我们将整合输出值整理成(0，0.2，0.4，0.6，0.8，1)等6个等级的方式，这6个数值分别对应原始输出值的(0－0.1，0.1－0.3，0.3－0.5， 0.5－0.7，0.7－0.9，0.9－1)区间的数值，并规定整合输出值≤0.4为诊断不成立，≥0.6为诊断成立，这样就进一步根据整合输出值的大小直接判断有几个兼夹证以及各证型的主次地位了。可见，我们建立的RA证候网络模型不仅能够利用神经网络的自主学习能力从大量的样本中抽提出比较全面的证候内在规律，具有良好的诊断、预测能力，而且操作简便，真正实现了证候诊断的智能化。ANN技术是中医证候非线性建模的可行性方法。

虽然我们已经证实了ANN用于证候非线性建模的可行性，但是，以目前的技术，还无法从网络的联接权中抽提出网络通过自动学习所获得的证候规律，今后可以围绕这个关键问题继续开展研究。另外，证候的诊断信息具有模糊性特征，用模糊神经网络理论应更能够逼近证候的全貌，我们曾经试图用模糊神经网络进行证候的非线性建模研究，但是，目前的模糊神经网络还无法处理证候的兼夹问题，模糊神经网络的输出结果只能是多类中的一类，因此，我们暂时未作。今后我们将围绕这方面展开深入研究，力争建立证候的模糊神经网络模型。

总之，一门学科只有不断地吸纳先进的思想与技术，在继承的基础上发展创新，才能真正具有生命力。中医证候复杂系统研究，呼唤非线性科学、人工神经网络、计算数学、模糊数学、信息工程、医学工程、复杂性科学等多种边缘学科、交叉学科理论和技术方法的介入，理论上的探讨和不断切实可行的实践探索并行，才能使中医证候规范研究从量的积累上升到质的飞跃。

参考文献

[1] .中药新药临床研究指导原则(试行)[S].北京：中国医药科技出版社，2002.115－119.

[2] 白云静，申洪波，孟庆刚，等.基于复杂性科学的中医学发展取向与方略[J].中国中医药信息杂志，2005，12(1)：2－5.