业分类-物理装置-一种汽轮机调节系统功率对象模型的辨识方法.zip

行业分类-作业装置-一种机器人摩擦力辨识方法.zip

行业分类-物理装置-基于机器学习的高轨道卫星光压模型辨识方法及系统.zip

多种系统辨识方法的matlab

行业分类-物理装置-基于皮尔森相关系数和移动平均法的供热系统热延迟时间辨识方法.zip

提出一种非最小相位S IMO 系统的盲辨识方法. S IMO 系统的多个输出可重新组合为具有循环平稳特性的 输出序列, 利用信号子空间与噪声子空间正交的特性, 可求解系统的模型参数. 该方法能辨识最小相位对象的结构参 数, 对非最小相位对象以及具有无限冲击响应的对象同样有效. 该方法运算复杂度低, 辨识速度快. 仿真结果验证了 其有效性.

MATLAB的神经网络模式识别与系统辨识方法研究

通过给予脉冲激励信号可以求得系统的时域输出信号 。 对传递函数求反拉普拉斯变换

基于传统液压缸伺服系统建模参数的复杂性、不确定性、以及系统的时变性等问题,提出了一种基于MATLAB-AMESim的液压缸位置伺服系统辨识方法。该文以组成足式机器人驱动单元的液压缸为研究对象,简单介绍了液压缸的组成结构及工作原理;其次建立液压缸控制系统模型、传递函数,阐述了液压缸伺服系统辨识方法原理和基本过程;最后,通过MATLAB-AMESim软件搭建单缸位置伺服系统进行系统辨识仿真,将仿真结果与实际液压缸位置伺服系统测试结果进行对比。实验表明基于MATLAB-AMESim的液压缸位置伺服系统辨识仿真具有良好的实用性,验证了系统模型辨识方法的有效性。

随着广域测量系统的应用，采用环境激励下相量测量单元量测得到的类噪声信号进行低频振荡在线模态辨识具有很好的应用前景。针对NExT-ERA以及SSI-DATA 2种环境激励下的低频振荡辨识方法进行性能评估。简要回顾2种算法的基本原理；基于算法中关键参数以及仿真条件设置不同的评估标准，通过仿真算例的模态参数辨识对2种算法的性能进行分析比较；对2种算法各自的优点和适用性进行评估与总结。