基于阶跃响应和遗传算法优化高阶加时滞模型的辨识方法

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针对工业生产中含有时滞环节的高阶过程对象,由于控制器结构复杂,采用直接设计控制器和传统模型降阶的方法实现起来比较困难,加上噪声对控制器产生的干扰,导致这些方法往往得不到满意的结果。文中采用基于阶跃响应的辨识方法,通过分析对象阶跃响应的输入和输出数据,建立二阶加纯滞后模型,利用遗传算法自适应全局搜索能力的优点来优化模型的静态增益、时间常数和纯滞后系数,从而对高阶加时滞对象进行精确的模型辨识。MATLAB仿真结果表明,该方法具有精度高、鲁棒性强和适用性广等优点。使用该方法辨识文中的模型在单位阶跃输入信号下的I
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针对DRFM(Digital Radio Frequency Memory,数字射频存储器)系统在进行信号特征识别和分类时,对历史数据进行细微特征提取存在的存储容量和速度不足的问题,本文设计了一款高
NURBS表示适用于主流及普遍的曲面设计。针对光学渐进镜片在设计中要保证光顺性且局部修改能够保持球镜度不变的问题,文中提出了一种利用NURBS重构技术的优化算法。因为NURBS曲面具有良好的局部修改性以及仿射与透视变化下的不变性,所以选择用NURBS重构出光学镜片且界定曲面部分修改的研究方法。通过预处理得到镜片上的型值点,设计了基于反求控制点的3次NURBS曲面重构算法,定义了基本概念,解决了型值点的选取,二次方法求解控制点,再次曲面拟合和界定局部修改等问题,并通过实验验证了文中算法的有效性。
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