一、项目特性曲线模型参数的估计（论文文献综述）
闫斌斌[1]（2021）在《基于气路性能混合模型的燃气轮机叶片故障预警及诊断方法研究》文中提出叶片是燃气轮机的重要部件,长时间在较高的转速、温度、压力和负荷条件下工作,受空气中的杂质污染和腐蚀,发生故障的概率极高,故障模式如结垢、磨损、腐蚀和打伤等。叶片故障严重影响燃气轮机运行的稳定性、经济性和安全性。因此,开展燃机叶片故障诊断研究十分必要。本文主要从气路性能诊断方法出发,研究基于混合模型的燃气轮机叶片故障预警及诊断中的若干关键问题:1)同型号不同燃气轮机个性化差异对气路性能机理模型仿真精度存在影响;2)仅凭机理的建模方式难以适应燃气轮机气路性能的残余个性化差异;3)采用单一参数和固定阈值的燃气轮机叶片故障预警存在误警率和漏警率较高的问题;4)叶片故障诊断过程中存在模型精度有限和寻优算法易陷入局部最优等问题。开展的主要工作如下:建立了燃气轮机个性化气路性能机理模型。针对同型号不同燃气轮机部件特性图的个性化差异,改进了现有的部件通用解析解,同时提出基于粒子群算法的性能自适应方法,通过定义的更新因子实现了部件特性曲线形状的靶向控制,进而实现了部件解析解与实际部件特性的精准匹配。针对燃气轮机循环设计点与循环参考点之间的个性化差异,提出基于逆向迭代和遗传算法的循环参考点整定方法,实现了循环参考点的精准整定,提高了气路性能机理模型的准确性。部件特性曲线和循环参考点的自适应调整,明显降低了燃气轮机实际性能与气路性能机理模型之间的个性化差异。通过燃气轮机现场实测数据验证了该方法的有效性。提出了两类燃气轮机气路性能混合驱动模型构建方法。针对某些燃气轮机循环参考点和部件特性曲线难以获取的问题,提出一种结合燃气轮机机理的气路性能混合模型构建方法,并定义为第一类混合模型。该方法面向燃气轮机部件单元体构建混合模型,其中神经网络结构、神经元数量和激活函数的选定分别参考燃气轮机模块化划分、截面热力参数数量以及部件非线性程度。针对循环参考点和部件特性曲线可用,但气路性能机理模型和燃气轮机实际性能之间仍存在残余个性化差异的情况,提出了一种基于径向基神经网络误差补偿的混合模型,并定义为第二类混合模型。该方法以机理模型为基础,通过径向基神经网络补偿残余个性化差异造成的误差。通过在役燃气轮机实测数据验证了该方法的有效性。建立了基于宽频振动和混合模型的燃气轮机叶片故障预警方法。由于采用单一参数和固定阈值的叶片故障预警易出现误报率和漏报率较高的问题,故提出了一种基于多参数的燃气轮机叶片故障变工况预警方法。首先基于宽频振动信号提取偏离特征参数,同时基于气路性能信号提取降级特征参数;其次研究特征参数的阈值设定方法,考虑变工况对阈值设定的影响,建立了叶片故障的3级预警规则。最后通过燃气轮机实际故障案例验证了该方法的有效性。研究了基于混合模型的燃气轮机叶片故障诊断方法。针对非线性气路故障诊断的优化算法易陷入局部最优的问题,建立了基于改进粒子群算法和混合模型的非线性叶片故障诊断模型。以实测数据为目标,通过气路性能混合模型的自适应调整确定部件性能降级量,进而识别燃气轮机叶片的故障模式。针对燃气轮机部件特性曲线和循环参考点难以获取的场合,基于测量参数进行叶片故障诊断,而该方法仅对叶片单一故障的诊断精度较高,对于多种叶片故障同时发生的场合诊断精度较低,因此研究了基于SVM和第一类混合模型的叶片单一故障诊断方法。在上述模型基础上,提出了基于改进相似度算法的叶片自动诊断方法,可自动识别叶片故障类型。通过燃气轮机叶片故障实测数据验证了该方法的有效性。本文的研究成果可以补充和拓展目前的叶片故障预警和诊断理论,同时为相关理论在工程实践中的应用提供参考。
王彦光[2]（2021）在《接收机工作特性曲线与变点检测问题研究》文中提出变点检测即检测随机过程中数据分布或者趋势发生改变的时刻。它起源二战以后工业生产中的质量控制。经过70多年的发展,伴随着全面信息时代的来临,大数据越来越受到重视的今天,变点检测作为一种重要的数据分析方法和工具,在理论和应用实践方面都取得了长足进展。它被广泛应用在经济金融、医疗诊断、环境气候、信号检测、基因组数据分析和模式识别等领域。而源自信号检测的接收机工作特性曲线（ROC曲线）,是用来刻画信号检测特异度和灵敏度变化的一项综合指标。由于ROC曲线良好的统计特性,数学意义清晰,ROC曲线被广泛应用到医学诊断、生物信息分析、模式识别等领域。本文正是基于ROC曲线良好的性能,通过研究ROC曲线下面积（AUC）的统计特性,提出一些解决变点检测问题方法。截止目前,变点检测问题虽然得到了广泛的研究。但是,面对海量信息时代的应用场景,其依然要面临以下几个问题的挑战:1)面对纷繁的数据类型,各种各样分布形式的数据,过多的参数假设越来越不现实,如何能提出完全适应所有分布的自由分布算法;2)在真实应用场景中,变点的数目从来都是未知的,因此一个实用的算法必须能够较为准确的给出变点的数量。3)在保证1)和2)的前提下,如何提高变点的准确性。对于离线变点检测,就是检测到的变点位置尽可能的接近真实位置;对于在线变点检测来说,就是尽可能低的延迟。本质上这三个问题是从三个角度反映变点检测算法的鲁棒性问题。本文首先从二分类问题引出ROC曲线的定义,并总结ROC构建基本方法,再介绍ROC曲线分析方法,从中引出AUC概念,并对AUC的基本统计特性进行了详细介绍。之后,为提高变点检测算法的鲁棒性提出以下一些解决方法:1)针对真实应用场景,提出均值变点检测问题的基本模型。即无论是离线变点检测还是在线变点检测,均不假设数据模型的具体分布。此外,在离线场景下,也不假设变点的具体数目。2)利用AUC统计量的渐近分布,提出一种基于双滑窗的离线多变点检测算法。该方法通过两个相邻的滑动窗口对可能存在变点的信号进行逐点滑动搜索,在滑动过程中同时利用两个窗口内的数据计算AUC统计量,然后根据AUC渐近正态分布的特性设置阈值,对每个点进行检验判断,将超过阈值的数据点构成的局部区间的极值作为变点位置的初步估计,并统计每个区间的数据长度K。为了减少虚警错误,我们提出用零假设和备择假设情况下K值分布的差异,对K值设置一个阈值,如果初步估计的变点所在区间长度低于这个阈值,则将该变点判定为虚假变点,并将其删除,不再作为变点。实验结果表明,当噪声服从非正态分布时,我们所提算法与对比算法相比具有一定优势。最后,将算法应用于真实基因组数据,用以验证算法应用价值的有效性。3)推导了双滑窗搜索方法下,AUC统计量的自相关函数并证明了零假设下AUC序列的平稳性。据此,给出了 AUC序列的广义极值分布,并给出了利用极值分布设置阈值的变点检测方法。在减少虚警阶段,我们使用了自动去除虚警变点的策略。实验结果表明与仅使用AUC统计量或者滑动平均的AUC统计量,具有明显优势;同时也好于第三章采用K阈值滤除虚警变点的方法。最后,将算法应用于真实基因组数据,表明算法具有一定的应用价值。4)提出了一种利用多个参考窗口和一个滑动窗口计算AUC统计量的在线变点检测方法。推导了该滑窗方法下AUC统计量的统计特性,其中包括统计量的渐近一致分布以及自相关函数的表达式。利用这些统计性质推导了 AUC极值分布的具体表达式,并根据此表达式给出了在线变点检测判别阈值的理论表达式。与最新的核方法scan-B算法比较,我们方法在均值在线变点检测方面具有一定优势。
苏婷[3]（2021）在《水轮机调节系统中混流式水轮机数学模型辨识》文中研究表明水轮机调节系统动态特性复杂,其控制质量的好坏与电站的安全稳定运行、整个电力系统电能质量好坏有着重大关系。水轮机作为调节系统的重要组成部分,其数学模型是保证调速器PID参数整定是否合理、调节系统动态特性分析是否正确的重要基础。近年来,随着风电、光伏发电等清洁能源技术的大规模应用推广,风电、光伏发电与水电的联合互补问题已经成为研究的热点。其中,参与互补系统的水轮机调节系统动态特性分析研究是热点之一。由于水力发电机组具有工况变化范围宽、响应速度快的特点,因此在互补系统中,其担负了频繁地功率调整与系统负荷曲线平滑的重任。在此情况下,水轮机调节系统性能的优良与否显得更为重要。而水轮机数学模型的正确与否对开展水轮机调节系统动态特性分析、进行调速器参数优化整定有重要作用。目前大多使用的水轮机数学模型是近似线性化处理得到的理想水轮机数学模型,对水轮机的动态特性的描述不够准确。因此,开展水轮机数学模型参数辨识具有重要的意义。作者结合国家重点专项“分布式光伏与梯级小水电互补联合发电技术研究及应用示范课题5”项目研究,以四川省阿坝州某水电站2#机组为研究对象,在现场空载试验数据的基础上,通过外延插值得到传统的水轮机数学模型,基于重构的水轮机数学模型,利用系统辨识工具箱和最小二乘法进行辨识得到两种水轮机数学模型,通过MATLAB/Simulink平台,对基于三种水轮机数学模型的水轮机调节系统进行数值仿真,验证重构模型的合理性与辨识的正确性。具体研究工作如下:（1）基于传统混流式水轮机数学模型,建立了水轮机调节系统数学模型,为后续研究奠定了基础;（2）通过对比分析根据传统水轮机数学模型和相关规范提出的非理想刚性水轮机数学模型,提出并构造了一个普适性更宽的水轮机数学模型,并研究了对该数学模型进行辨识的方法;（3）为了开展对比研究,依据该电站所安装运行的水轮机,利用其模型综合特性曲线,使用外延插值的方法,获取了空载工况点的6个传递系数,得到了空载工况点处的传统水轮机数学模型,定义为模型1;（4）以现场空载试验数据为依据,针对重新构造的水轮机数学模型,利用系统辨识工具箱,开展水轮机数学模型参数辨识工作,得到模型2;（5）以现场空载试验数据为依据,针对重新构造的水轮机数学模型,利用最小二乘法,开展水轮机数学模型参数辨识工作,得到模型3;（6）利用MATLAB/Simulink平台,采用数值仿真的方法,分别对基于三种水轮机数学模型的水轮机调节系统动态特性进行仿真分析,研究所构造的水轮机数学模型结构的合理性,以及辨识的正确性。
张益瑞[4]（2021）在《高速动车组载荷谱复现方法及台架试验研究》文中提出高速动车组在轨状态尤其是高速运行时的动态性能评估是轨道交通技术进步的试验基础和车辆高速化、重载化、智能化发展的现实需求,由于多样化的试验功能和较高的试验效率,通过专用台架设备模拟车辆服役工况的载荷谱复现试验得到越来越广泛的应用。载荷谱指能够反映研究目标特定空间位置上物理参数随外界环境变化的位移、速度、加速度等可测量信息。载荷谱复现试验的目标是通过台架高精度地模拟重现车辆运行工况,其关键技术在于高性能的台架设备、准确的试验系统数学模型和科学有效的复现试验方法。本文以上述关键技术为研究内容,以基于转向架多功能试验台的高速动车组载荷谱复现为研究目标,设计了决定转向架多功能试验台载荷力测量功能和宽频带激振性能的专用测力平台及试验台电液伺服控制系统,提出了转向架各项关键参数的试验测定方法,以系统辨识原理和迭代复现技术为理论支撑,将仿真循环和试验循环相结合,提出了一种具有误差系数自适应调节功能的循环迭代方法,完成了以高速动车组车体和转向架垂向加速度为目标载荷谱的复现试验,主要工作如下:1)阐述了转向架多功能试验台的系统组成以及自主开发的位姿运动谱解算系统和试验数据分析系统;针对动车组车辆和模拟半车质量载荷谱复现试验系统分别进行垂向动力学建模,并通过MATLAB/Simulink程序仿真分析在相同激励条件下的车体垂向位移和转向架垂向位移两种系统响应,证明了模拟半车质量载荷谱复现试验系统能够准确地复现中高速模拟车速时车辆在轨运行工况,并将其数学模型作为系统辨识试验的模型构型基础。2)提出了一种以试验转向架车轮处载荷力为测量目标的专用测力平台,设计了测力平台的机械结构、应变片布片方式和测量电路,并从力学理论计算和有限元仿真分析两个角度验证了其科学性和准确性;通过标定试验分析测力平台三向测力的维间耦合效应,提出基于最小二乘法的数值解耦方法,试验表明,数值解耦后,测力平台的单轴载荷测量精度和多轴载荷测量精度均满足试验需求;根据试验台动态性能指标进行了试验台电液伺服控制系统的静态和动态设计,完成液压缸、伺服阀等主要液压元件的选型以及伺服放大器增益值的校正;通过下运动平台扫频试验和模态有限元仿真分析及试验验证了试验台稳定的宽频带激振性能。3)设计了转向架悬挂刚度、阻尼、载荷参数、转动惯量等关键参数的测定方法:以低速准静态的恒速三角波加载试验法测定悬挂刚度参数,以频率步进扫描递增的变频正弦波加载试验法测定悬挂阻尼参数,以倾斜试验法测定转向架重心位置坐标参数,以频率恒定的定频正弦波加载试验法测定转向架转动惯量参数。另外,根据转动惯量、重心位置和运动绕点三者的关系提出了一种预置绕点位置的拟合测定试验法作为转向架重心高度测量的新方法。上述转向架参数测定的试验方法均通过相应试验得到了验证。4)研究国内外轨道不平顺功率谱密度解析表达式,对比分析了中国高铁轨道谱和德国高低干扰谱的线路质量;采用逆傅里叶变换法完成中国高铁轨道不平顺的样本重构,为后续轨道不平顺复现试验提供目标数据;使用试验台位姿运动谱解算系统根据轨道不平顺重构样本数据生成试验台驱动运动谱,并计算不同模拟车速下的试验台液压作动器液压流量需求,证明试验台的液压驱动能力;设计运动平台位姿测量方案,使用激光位移传感器测量平台特定位置的实时位移值,以此来计算平台的空间运动指标;进行不同模拟车速下的中国高铁轨道不平顺复现试验,结果表明,中高速模拟车速下,基于转向架多功能试验台能够准确的完成中国高铁轨道的不平顺复现模拟。5)将模拟半车质量载荷谱复现试验系统的数据传递表示为输入数据转化和模拟半车试验装置两个模块的串联过程,理论分析了计算其传递函数的构型及数学表达式,作为系统辨识试验中的系统基础构型;设计了系统传递函数辨识试验方法,以带通白噪声信号作为输入信号,以最小二乘法估计优化模型参数;提出了将仿真循环迭代和试验循环迭代相结合的迭代方式,通过计算机仿真迭代得到符合精度要求的系统激励,作为试验迭代的初始输入通过台架试验进一步逼近复现目标,提高了试验效率;针对试验中决定迭代速度的误差修正系数设计了能够自动适应复现误差而优化自身数值的策略,对比试验证明,采用这种自适应调节策略后,复现试验所需要的循环迭代次数明显降低,试验效率得以进一步提升。本文研究表明,转向架多功能试验台作为专用的转向架试验装备,其试验能力满足协议性能指标,载荷力测量系统精度满足试验需求,结合所提出的各种试验方法,可以完成转向架关键参数的测定、试验系统的参数辨识以及具有较高试验效率的循环迭代复现试验,能够有效地完成对车辆在轨运行工况的模拟,是成功的试验设备,落成运行以来为我国新型转向架以及轨道交通行业的技术进步做出了较大的贡献,产生了显着的经济效益和社会效益。
王迪[5]（2020）在《火电机组热工过程闭环辨识及预测控制方法研究》文中指出当前我国能源供求关系深刻变化、能源问题日益加剧,火电机组的高效运行和低碳排放被赋予了极高的期望。然而,火电机组热工过程具有较强非线性和热惯性,且系统工作时受到煤种变化、阀门摄动等扰动和测量噪声作用,设备的老化和执行器的磨损使系统动态特性发生变化,目前以PID为主体的热工过程控制策略难以取得令人满意的控制效果。火电机组DCS系统易于获取大量闭环运行数据,如果能够利用运行数据建立热工对象的数学模型,则可以避免辨识实验对系统正常运行的干扰。基于上述原因,本文研究基于火电机组热工过程运行数据的闭环辨识方法,并根据辨识得到的模型设计模型预测控制器（MPC）。提出的闭环辨识方法和鲁棒预测控制方法（RMPC）的有效性在火电机组过热汽温系统和CO2捕集系统的辨识实验和控制仿真应用中得到了验证。本文的研究内容如下:1、研究闭环辨识中的模型结构确定和参数估计问题。首先,为了确定闭环系统的模块性阶次,提出了一种基于模型总误差的模型判阶准则;然后,采用预估模型作为滤波器对辨识数据进行滤波,使滤波后的对象输入量与系统扰动解除关联性;最后,采用输出误差辨识法得到对象模型参数的无偏估计。2、从模型不确定性角度出发,研究系统闭环状态下基于集员辨识法的全对称多胞体模型辨识问题。利用预估模型解耦对象输入量和系统扰动间的关联性,采用全对称多胞体作为待辨识的不确定模型参数集,根据提出的闭环辨识方法得到模型参数集的模型结构,模型参数通过迭代优化提出的集成了模型参数不确定度和标称参数偏差的优化指标获得,为了减少因参数迭代求解过程使全对称多胞体阶次升高的影响,采用“先降阶后优化”的策略,保证了当前模型结构下的辨识模型性能指标的最优性。3、为了符合热工过程控制对控制算法鲁棒性和在线计算量的要求,研究控制目标跟踪的显式鲁棒预测控制器（EFERMPC）设计方法。采用建立的全对称多胞体为凸包描述的预测模型、中心点模型为标称系统模型,通过设定近似鲁棒性能指标偏差阈值实现离线状态下系统可行状态空间的自动划分,同时设计相应状态子空间的鲁棒预测控制律;在线实施控制律时,利用全对称多胞体的中心点模型的预测偏差实时修正控制量目标值,由于设计的显式控制律存在积分环节,从而实现了控制目标的无差跟踪。针对系统状态不完全可控的预测模型,根据标称系统模型的稳态特性,将系统状态分解为可控状态和不可控状态,对可控状态空间划分子空间,并设计鲁棒预测控制律,从而实现了存在不可控状态预测模型的EFERMPC控制策略。4、围绕如何增强热工过程控制的可维护性和提升长期运行的性能展开研究工作,提出了一种结合控制性能评价的综合鲁棒预测控制策略。在基于状态反馈的凸包型RMPC的基础上,提出了一种保证对象充分激励的自适应鲁棒预测控制方法（ARMPC）。提出的综合RMPC控制方法本质上是集成RMPC和ARMPC两种控制器的复合控制方法:系统正常工作状态采用RMPC控制器,若监测的控制性能变差,则进行控制器参数的自适应更新:若控制量波动或被控量动态偏差过大,则更新RMPC性能指标权值矩阵;若不确定模型输出偏差最大值大于模型误差限,控制器切换至ARMPC,采用基于全对称多胞体的闭环集员辨识法更新预测模型参数和模型误差限,更新完成后,控制器切换至RMPC。
徐传芳[6]（2020）在《高速列车速度跟踪与黏着防滑控制策略研究》文中研究指明列车自动驾驶（Automatic Train Operation,ATO）技术与整个铁路系统的运营效率及性能密切相关,是轨道交通领域的研究热点之一。目前,对于ATO技术的研究主要集中在两个方面:目标速度曲线的优化和对优化曲线的跟踪控制。在综合考虑节能性、准点性、舒适性及安全性等指标要求计算生成目标速度优化曲线后,设计高性能的列车速度跟踪控制策略,实现高速列车对目标曲线的精确跟踪,就成为达到列车运行各项性能指标要求的关键。因此,研究高速列车的速度跟踪控制策略,提高列车的跟踪性能,具有重要的理论和工程实用价值。本文主要围绕高速列车的速度跟踪控制问题展开研究。应用动态面技术、滑模控制技术、自适应控制理论、Lyapunov稳定性理论等,研究高速列车的速度跟踪控制策略。同时,为避免速度跟踪过程中出现车轮空转或打滑现象,影响列车跟踪控制精度及行车安全可靠性,研究高速列车的黏着防滑控制问题,提出一个列车的主动黏着防滑控制算法。针对面向列车自动驾驶的高速列车速度跟踪控制问题,研究考虑牵引/制动动态的列车速度跟踪控制策略。建立考虑牵引/制动动态的高速列车动力学模型,采用扩张状态观测器技术观测系统的集总不确定性,引入基于自适应更新律的模型参数估计方法,进而提出基于动态面的高速列车速度跟踪控制器设计策略,避免以往基于反步法设计控制器时计算量大的问题:进一步研究基于改进动态面的高速列车速度跟踪控制策略,提高系统的跟踪性能;在此基础上,构建一个处理输入约束的附加系统,提出输入受约束下的高速列车速度跟踪控制策略,解决控制输入过大时,会引起执行器输出饱和或车轮空转/打滑等,导致系统性能下降甚至失稳的问题。针对目前执行器故障下高速列车的速度跟踪控制策略很少考虑输出饱和受限问题,同时考虑执行器故障与饱和受限,并进一步考虑列车质量、基本阻力系数等模型参数的未知时变不确定性,以及附加阻力等影响因素,研究高速列车的容错跟踪控制策略。采用自适应控制技术估计列车动力学模型参数、PID型滑模面增益以及系统集总不确定性的上界,构建处理输出饱和受限的辅助信号,探究基于变增益PID型滑模面的列车容错跟踪控制策略,解决多因素影响下高速列车的速度跟踪控制问题;研究基于非奇异终端滑模面的列车有限时间容错跟踪控制策略,进一步提高系统的跟踪精度和收敛速度。针对高速列车速度跟踪过程中出现车轮空转或打滑现象时,将不能提供满足牵引力/制动力要求的黏着力问题,基于考虑牵引/制动动态以及黏着防滑约束的高速列车动力学模型,研究高速列车的黏着防滑控制问题。采用力观测器理论观测未知时变的黏着力和运行阻力,基于自适应控制技术估计模型参数,引入障碍Lyapunov函数（Barrier Lyapunov Function,BLF）约束蠕滑速度上界,提出基于蠕滑速度跟踪的高速列车黏着防滑动态面控制算法,解决高速列车运行中的空转/打滑问题。基于Lyapunov稳定性理论分析并证明系统的稳定性,基于数值仿真实验验证所提出高速列车速度跟踪控制策略和黏着防滑控制算法的可行性和有效性。结果表明,速度跟踪控制策略能够实现高速列车对目标速度优化曲线的精确跟踪,黏着防滑控制算法可以实现高速列车速度跟踪过程中的全局主动黏着防滑,可为列车运行各项性能指标要求的实现及高速列车的可靠安全运行提供保障。
那少聃[7]（2020）在《基于自抗扰控制的感应电机EPS系统转矩控制研究》文中研究指明电动助力转向（Electric Power Steering,EPS）系统因符合低碳化、轻量化、智能化的汽车发展方向,具有操纵稳定性好、易于模块化设计和安装、支持个性化助力模式等优势,成为现今应用最广泛的转向系统。本文以配备感应电机的EPS系统为研究对象,以实现时变负载下精确的转矩控制,及轻便灵活、操纵感好的转向控制为目标,对感应电机和EPS系统的控制策略开展研究。EPS系统作为力矩伺服系统,要求能够快速准确地响应驾驶员对转向盘的操纵转矩,而感应电机的特殊结构使其无法像直流电机那样,通过简单算法就能实现高性能的转矩控制。因此,本文以定子磁场定向（Stator Field Orientation,SFO）矢量控制为基础,在考虑电机运行效率的同时,就参数辨识、定子磁链观测以及两轴电流调节等方面进行了详细论述,并设计了 EPS系统的基本助力、回正及补偿等控制策略。感应电机矢量控制中,需要利用电机参数对磁链进行估计。本文通过矢量变换得到定子磁场定向的数学模型;考虑定子磁场定向不涉及转子侧时变参数的特点,采用常规离线参数辨识方法,并根据特殊工况（堵转、空载）下,不同参数的离线辨识原理,分析了参数辨识系统的误差引入项;重点分析了因功率开关元件死区时间造成电流畸变而引起的误差,设计了补偿方案并确定了补偿系数,进而由所搭建的感应电机离线参数辨识实验系统得到所选电机的参数范围。为了进一步得到准确的电机参数,文中采用了基于混沌序列的粒子群算法对实验所得参数进行优化,并定义了电流检测值与系统计算值之间的适应度函数;仿真验证了参数优化模型,并得到最终辨识结果。通过电机运行状态实验,对比优化前后辨识结果,从而验证经优化模型辨识得到的电机参数更接近实际值。SFO控制中存在定子磁链和转矩电流的耦合问题,文中针对EPS系统随机负载情况下,常规定子电流解耦补偿算法的不足,提出了基于自抗扰控制器（Active Disturbance Rejection Control,ADRC）的定子磁链闭环解耦控制策略;针对系统扰动变化较大时,线性扩张状态观测器（Linear Extended State Observer,LESO）的观测误差,文中提出了采用并联型扩张观测器对原始观测器的观测误差进行观测并补偿,从而得到改进型ADRC定子磁链解耦控制方案,并通过仿真验证其抗干扰性能、响应性能均优于常规方案。通过对常见磁链观测器的积分饱和及直流偏置情况进行量化分析,考虑EPS系统中电机运行效率优化时需要变磁链控制,文中提出了在传统阈值固定双积分磁链观测器中加入ADRC环节,实现动态磁链的无偏差、无饱和观测。根据EPS系统的工作特点,分析讨论了感应电机效率优化的必要性;采用损耗模型法,建立了与负载转矩和转速有关的定子磁链幅值给定模型;通过整合模型中所涉及的电机参数,并采用带遗忘因子的递推最小二乘法进行估计,避免了对时变参数的在线辨识。文中根据d轴电流稳定性的要求,设计了 ADRC电流调节器;根据q轴电流响应特性的要求,设计了模糊自适应PID电流调节器,并对两轴电流调节器的性能进行了仿真验证。为了实现EPS系统转向轻便灵活,操纵感好,要求有合理的静、动态控制策略。文中分析了汽车转向过程中,系统的转矩特性及扭杆状态,提出了以传感器测量转矩代替转向盘转矩,建立新型助力特性曲线;针对机械回正不足的问题,建立了以转向盘角度和角速度为参考值的回正控制算法;提出了基于TD的转向盘角速度估计方案,并通过仿真对比其抗干扰性能优于传统微分算法。针对负载突变引起的转向性能下降,提出了基于ESO的负载转矩估计方案,并建立了突变负载的转矩补偿控制算法。为了验证本文所提出的感应电机及转向系统的控制算法,设计了感应电机EPS系统的控制器,并根据转向性能测试需求搭建了 EPS系统测试台,验证了 EPS控制器的基本助力控制、回正控制和补偿控制算法。
崔志浩[8]（2020）在《晶振动态温频特性测试系统的校正与数据模型分析》文中指出石英晶体振荡器（简称:晶振）作为电子系统和设备的频率源,广泛应用于通信、导航、仪器仪表、及生活电子等领域。温度频率稳定性是其重要性能指标之一,现代高端电子产品对晶振频率稳定性和精度的要求越来越高,特别是电路瞬态热效应引起的晶振频率漂移会严重影响产品性能,提高晶振的动态温度频率稳定性尤为重要。为实现晶振在温度快速变化时频率的动态温度补偿,必须研制一套高精度的动态温频特性测试系统,本文所研究的晶振温度测量电路的设计、分析和校正,以及晶振动态温频特性的数据模型分析是该系统的重要组成部分。系统对晶体温度的测量精度要求较高,校准主要是解决恒流源芯片的温度漂移、电流切换时因电路的充电过程引起的系统测量误差以及电路测量噪声等问题。在此前提下,设计了适合本系统的硬件电路校正方案,对测试电路进行工作温度范围内的标定实现温度补偿,固定电阻标定实现恒流源电流切换补偿,电路校正的基础理论依据是多项式拟合,工频干扰降噪采用数字滤波方式。经过校正后,晶体温度测量精度可达到±4m℃,满足系统对晶体动态温度的测量要求。晶振温频测试数据分析与建模包括热敏晶体在准静态温度下（<0.1℃/s）温频特性提取建模,基础理论是最小二乘非线性特征曲线拟合。热敏晶体在-5～+5℃/s温度变化率范围内动态温度-频率特性提取,频率微跳变的识别和记录,局部和全局热滞特性提取和数学描述,理论依据是ELM神经网络优化算法实现频率的动态温度补偿。经验证,补偿后晶体在±1～±5℃/s温度变化率下,其频率误差稳定度可达到±0.05～±0.08ppm。测试系统和配套补偿算法的应用,可实现晶振动态温频特性的快速标定,有效提高晶振频率组件在温度快速变化情况下的频率稳定性。
林新智[9]（2020）在《双轴燃气轮机性能仿真及故障特征研究》文中研究说明燃气轮机作为一种优秀的能源动力装备,以其体积小、功率大、机动性强的特点,在能源、发电、军事、船舶等诸多领域有着极其广泛的应用。因此为了保证燃气轮机在运行中的安全性、可靠性,进行状态监测与故障诊断是十分重要的。大体上燃气轮机的故障原因可分为两类:第一类为机械原因,这类故障可通过振动分析、滑油分析等方法进行检测。第二类原因是性能原因,这类故障没有直接的指标或者参数表征,但它们会引起测量参数或相关参数的变化,如压力、温度、燃油流量等。因此需要建立相应的性能仿真模型,将直接测量得到的测量参数和无法直接得到的性能参数关联起来,从而辅助现场监测系统对燃气轮机的气路状态进行监测。针对上述问题,本文以双轴燃气轮机为对象,进行性能仿真及故障特征的研究,基于高精度实时性能仿真模型提出了气路状态预警方法,基于气路故障模型并结合典型故障判据提出了典型气路故障识别方法。首先,针对通用性能模型在实际应用过程中存在的仿真精度低和仿真效率低的问题,本文提出了一种实时高精度性能仿真方法。基于实测数据对仿真模型的仿真初始点进行修正使得仿真模型更接近实际燃机性能,从而提高模型的仿真准确度。同时,引入误差模块对参数的相对精度进行控制从而避免模型追求高精度过程中出现的过仿真或不收敛现象,提高了仿真模型的实时性。最终,构建了一个双轴燃气轮机高精度实时性能模型。对所建立的模型验证其精度和实时性,结果表明模型的精度和实时性满足实际工程要求。之后,针对如何应用性能仿真模型于气路状态预警问题,本文提出了一种基于性能仿真的气路状态预警方法。首先,基于性能仿真模型构造了一个预警特征,即气路参数偏离度,该特征考虑了环境参数对燃机气路参数波动的影响以及燃机变工况运行的特点。随后,研究该特征的识别阈值,提出一种基于核密度估计的报警阈值生成方法。最终,综合该预警特征及其阈值识别生成方法,形成了一种气路预警方法。经过实测数据的验证,本文提出的气路预警方法与传统阈值报警方法相比能够有效的对燃气轮机气路状态进行判断。最后,针对预警后如何对故障进行识别的问题,本文构造了一种气路故障模型并综合典型气路故障判据提出了燃气轮机典型气路故障识别方法。首先,根据小偏差线性化方法建立各部件小偏差方程,同时对性能参数中的故障分量进行分离,从而建立起气路故障模型。在将典型气路故障的性能判据引入故障模型后得到了典型气路故障下的故障特征。最终,根据典型故障特征提出了一种基于模式相似度的气路故障识别方法。经过实测数据验证,本文所提出的方法具有有效性和可行性。
刘熹[10]（2020）在《动力型锂电池SOCSOH预测研究》文中指出近年来,以超级储能系统和纯电动汽车为代表的新能源领域快速崛起,该领域包括对电池管理系统（Battery Management System,BMS）技术在内的研究。在BMS中电池荷电状态（State Of Charge,SOC）和健康状态（State Of Health,SOH）预测是其核心功能之一,有效的SOC和SOH预测可以优化设备的能量管理、提高能量利用效率、延长电池的使用寿命,因此开展对锂电池SOC和SOH的研究极具价值。论文首先研究了锂电池的主要特性,并从影响电池状态预测因素的角度出发,分别设计了环境温度对电池实际容量和内阻影响实验,以及放电倍率对电池实际容量和内阻的影响实验。根据实验结果对相关外部因素进行控制,避免状态预测失效现象的发生。然后建立了DP-Thevenin等效电路模型并推导出模型函数表达式,分别通过脉冲电压特性曲线法和递推最小二乘法,结合脉冲放电实验实现了电池模型参数的辨识。并以电流作为模型输入,通过对比模型输出电压与实际电压值完成模型精度验证。结果表明,所建立的电池模型精度高,模型输出电压平均误差低于5mV。接下来利用所建立的电池模型结合EKF算法在Simulink中实现了基于EKF算法的锂电池SOC、SOH单独预测。为实现SOC与SOH同时预测,通过改进EKF算法设计得到了SOC与SOH协同预测算法,并在脉冲工况和DST工况下进行仿真。结果表明,协同预测算法不仅能实现SOC与SOH同时预测,且与EKF算法相比具有更高的精度,同时还克服了常用安时积分法依赖初值的缺点,证明算法具有可行性。最后对协同预测算法进行了在线测试,根据算法测试需要搭建了电池测试平台,利用恒流工况和随机工况对算法实际预测效果进行测试。结果表明,协同预测算法在实际环境下预测效果良好,误差低于3.3%,符合国标QC/T897-2011《电动汽车用电池管理系统技术条件》中要求的SOC预测误差≤10%的指标,说明算法具有一定的工程实用价值。
二、项目特性曲线模型参数的估计（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、项目特性曲线模型参数的估计（论文提纲范文）
（1）基于气路性能混合模型的燃气轮机叶片故障预警及诊断方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外相关研究进展 |
| 1.2.1 气路性能机理模型研究进展 |
| 1.2.2 气路性能混合模型研究进展 |
| 1.2.3 叶片故障预警研究进展 |
| 1.2.4 叶片故障诊断研究进展 |
| 1.3 当前研究趋势及需要解决的关键问题 |
| 1.3.1 当前研究趋势 |
| 1.3.2 需要解决的关键问题 |
| 1.4 本文研究内容及结构安排 |
| 第二章 燃气轮机个性化气路性能机理模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 燃气轮机通用气路性能机理模型 |
| 2.2.1 部件数学模型 |
| 2.2.2 稳态数学模型 |
| 2.2.3 动态数学模型 |
| 2.3 燃气轮机部件特性曲线自适应 |
| 2.3.1 部件特性通用解析解 |
| 2.3.2 更新因子提取及灵敏度分析 |
| 2.3.3 改进粒子群优化算法 |
| 2.3.4 通用解析解自适应方法 |
| 2.3.5 方法验证 |
| 2.4 燃气轮机循环参考点整定 |
| 2.4.1 循环参考点 |
| 2.4.2 循环参考点逆向迭代求解理论 |
| 2.4.3 循环参考点整定方法 |
| 2.4.4 验证案例描述 |
| 2.4.5 方法评估与验证分析 |
| 2.5 燃气轮机个性化气路性能机理模型应用 |
| 2.5.1 燃气轮机及其气路测试参数概述 |
| 2.5.2 个性化稳态气路性能机理模型及应用 |
| 2.5.3 个性化动态气路性能机理模型及应用 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 燃气轮机气路性能混合驱动模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 燃气轮机气路性能数据驱动模型 |
| 3.2.1 多层感知机理论 |
| 3.2.2 燃气轮机气路性能数据驱动模型构建方法 |
| 3.2.3 方法验证 |
| 3.3 面向单元体的燃气轮机气路性能混合模型 |
| 3.3.1 面向对象与燃气轮机气路性能仿真 |
| 3.3.2 面向单元体的气路性能混合模型构建方法 |
| 3.3.3 方法验证 |
| 3.4 基于径向基神经网络误差补偿的混合模型 |
| 3.4.1 径向基神经网络 |
| 3.4.2 基于径向基神经网络的误差补偿方法 |
| 3.4.3 方法评估与对比验证 |
| 3.5 气路性能混合模型应用实例 |
| 3.5.1 应用案例1 |
| 3.5.2 应用案例2 |
| 3.5.3 应用案例3 |
| 3.5.4 应用案例4 |
| 3.5.5 案例对比分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于宽频振动和混合模型的燃气轮机叶片故障预警 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 宽频振动信号特征提取 |
| 4.2.1 宽频振动信号测试 |
| 4.2.2 宽频振动信号特征提取方法 |
| 4.2.3 各部件宽频振动信号特征 |
| 4.3 气路性能信号特征提取 |
| 4.3.1 压气机气路性能信号特征 |
| 4.3.2 燃气涡轮气路性能信号特征 |
| 4.3.3 动力涡轮气路性能信号特征 |
| 4.4 基于宽频振动和混合模型的叶片故障预警方法 |
| 4.4.1 报警阈值 |
| 4.4.2 叶片故障特征阈值设定方法 |
| 4.4.3 叶片故障预警方法 |
| 4.5 方法应用案例 |
| 4.5.1 叶片报警阈值生成 |
| 4.5.2 预警方法验证 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于混合模型的燃气轮机叶片故障诊断 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 燃气轮机叶片故障 |
| 5.2.1 典型叶片故障 |
| 5.2.2 燃气轮机叶片故障判据 |
| 5.3 基于改进粒子群和混合模型的燃气轮机叶片故障诊断 |
| 5.3.1 非线性气路分析法 |
| 5.3.2 比折合参数表征的叶片健康参数 |
| 5.3.3 基于改进粒子群和混合模型的叶片故障诊断方法 |
| 5.3.4 方法验证及实际应用案例 |
| 5.4 基于SVM和混合模型的燃气轮机叶片故障诊断 |
| 5.4.1 支持向量机 |
| 5.4.2 基于混合模型的叶片故障模拟 |
| 5.4.3 基于SVM和混合模型的叶片故障诊断方法 |
| 5.4.4 方法评估及实际应用案例 |
| 5.5 燃气轮机叶片故障自动诊断方法 |
| 5.5.1 模式识别理论 |
| 5.5.2 叶片故障模式相似度分析 |
| 5.5.3 基于改进相似度的自动诊断方法 |
| 5.5.4 应用案例 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 论文主要研究成果 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究成果及发表的学术论文 |
| 作者和导师简介 |
| 附件 |
（2）接收机工作特性曲线与变点检测问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 变点检测问题分类 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 参数变点检测算法研究现状 |
| 1.3.2 非参数变点检测算法研究现状 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 1.5 论文结构 |
| 第二章 接收机工作特性曲线 |
| 2.1 二分类问题 |
| 2.1.1 定义 |
| 2.1.2 混淆矩阵与分类器性能评判 |
| 2.1.3 常用分类器性能评估标准 |
| 2.2 ROC曲线的构建 |
| 2.2.1 非参数ROC曲线模型 |
| 2.2.2 ROC参数化方法 |
| 2.2.3 ROC曲线的半参数模型 |
| 2.2.4 非参数法ROC曲线的绘制 |
| 2.3 ROC曲线分析 |
| 2.3.1 ROC曲线的基本性质 |
| 2.3.2 ROC曲线的评价 |
| 2.4 AUC及其统计特性 |
| 2.4.1 AUC的概率解释 |
| 2.4.2 AUC与Mann-Whitney U统计量的关系 |
| 2.4.3 AUC的统计特性均值和方差 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于AUC零分布特性的离线变点检测 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 模型及假设 |
| 3.3 AUC变点检测算法 |
| 3.3.1 AUC变点检测基本原理 |
| 3.3.2 对称的滑窗获取AUC序列 |
| 3.3.3 变点检测 |
| 3.3.4 窗口大小和K的选择 |
| 3.4 实验与结果 |
| 3.4.1 算法比较 |
| 3.4.2 多变点检测 |
| 3.4.3 真实数据应用 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于AUC极值分布特性的离线变点检测 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 变点模型 |
| 4.3 方法 |
| 4.3.1 算法描述 |
| 4.4 设置阈值 |
| 4.4.1 AUC序列的平稳性分析 |
| 4.4.2 AUC序列的平稳性验证 |
| 4.4.3 基于AUC广义极值分布的阈值设置 |
| 4.5 实验与结果 |
| 4.5.1 窗口长度的影响 |
| 4.5.2 单变点检测比较 |
| 4.5.3 多变点检测比较 |
| 4.5.4 真实数据应用 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于AUC极值分布特性的在线变点检测 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 方法 |
| 5.2.1 在线变点检测方法 |
| 5.2.2 检验统计量的渐近高斯分布 |
| 5.2.3 检验统计量的平稳分析 |
| 5.3 确定阈值 |
| 5.3.1 三种极值分布类型 |
| 5.3.2 最大值的分布 |
| 5.3.3 决策阈值的理论表达式 |
| 5.4 实验与结果 |
| 5.4.1 窗口宽度的影响 |
| 5.4.2 算法评价 |
| 5.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
（3）水轮机调节系统中混流式水轮机数学模型辨识（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究背景与意义 |
| 1.2.1 研究背景 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 水轮机数学模型研究现状 |
| 1.3.2 系统辨识研究现状 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 2 水轮机调节系统建模 |
| 2.1 水轮机调速器数学模型 |
| 2.1.1 并联PID控制器数学模型 |
| 2.1.2 电液随动系统数学模型 |
| 2.1.3 调速器整体模型 |
| 2.2 压力引水系统数学模型 |
| 2.2.1 刚性水击模型 |
| 2.2.2 弹性水击模型 |
| 2.3 水轮机数学模型 |
| 2.3.1 水轮机动态特性 |
| 2.3.2 水轮机传递系数计算 |
| 2.3.3 水轮机数学模型 |
| 2.4 发电机及负载数学模型 |
| 2.5 水轮机调节系统数学模型 |
| 2.6 小结 |
| 3 系统辨识方法 |
| 3.1 系统辨识的定义及发展 |
| 3.1.1 系统辨识的定义 |
| 3.1.2 系统辨识的发展 |
| 3.2 系统辨识的基本原理 |
| 3.3 系统辨识的方法及步骤 |
| 3.3.1 系统辨识的方法 |
| 3.3.2 系统辨识的步骤 |
| 3.4 最小二乘法辨识 |
| 3.4.1 批处理最小二乘法 |
| 3.4.2 递推最小二乘法 |
| 3.4.3 带遗忘因子的最小二乘法 |
| 3.4.4 最小二乘法辨识步骤 |
| 3.5 小结 |
| 4 水轮机数学模型辨识 |
| 4.1 水轮机数学模型构建 |
| 4.2 System Identification模型辨识 |
| 4.3 最小二乘法模型辨识 |
| 4.4 小结 |
| 5 现场试验与模型辨识验证 |
| 5.1 现场试验及数据处理 |
| 5.1.1 试验背景及设备介绍 |
| 5.1.2 现场试验步骤 |
| 5.1.3 试验数据处理 |
| 5.2 基于传统水轮机数学模型仿真分析 |
| 5.2.1 空载工况各项参数计算 |
| 5.2.2 空载工况传递系数估计 |
| 5.2.3 数值仿真结果分析 |
| 5.3 基于System Identification模型辨识结果与仿真分析 |
| 5.3.1 参数辨识结果 |
| 5.3.2 数值仿真结果分析 |
| 5.4 基于最小二乘法模型辨识结果与仿真分析 |
| 5.4.1 参数辨识结果 |
| 5.4.2 数值仿真结果分析 |
| 5.5 辨识结果验证 |
| 5.6 小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及科研成果 |
| 致谢 |
（4）高速动车组载荷谱复现方法及台架试验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 车辆系统动力学研究现状 |
| 1.2.2 轨道车辆专用试验设备研究现状 |
| 1.2.3 系统辨识技术研究现状 |
| 1.2.4 迭代复现技术研究现状 |
| 1.2.5 研究现状综合分析 |
| 1.3 课题来源 |
| 1.4 论文主要研究内容 |
| 第2章 转向架多功能试验台系统及动力学建模 |
| 2.1 转向架多功能试验台系统组成 |
| 2.1.1 转向架多功能试验台子系统 |
| 2.1.2 转向架多功能试验台坐标系 |
| 2.1.3 转向架多功能试验台位姿运动谱解算系统 |
| 2.1.4 转向架多功能试验台试验数据分析系统 |
| 2.2 模拟半车质量试验装备 |
| 2.3 车辆及模拟半车质量载荷谱复现试验系统动力学建模 |
| 2.3.1 车辆系统垂向动力学建模 |
| 2.3.2 模拟半车质量载荷谱复现试验系统垂向动力学建模 |
| 2.4 MATLAB/Simulink建模仿真及误差分析 |
| 2.4.1 MATLAB/Simulink建模仿真 |
| 2.4.2 仿真结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 转向架多功能试验台测力及驱动技术 |
| 3.1 测力平台测量技术研究 |
| 3.1.1 测力平台结构与安装 |
| 3.1.2 测力平台测量原理 |
| 3.1.3 弹性体加载有限元分析 |
| 3.1.4 测力平台标定试验与维间解耦 |
| 3.2 试验台电液伺服系统设计 |
| 3.2.1 电液伺服控制系统静态设计 |
| 3.2.2 电液伺服控制系统动态设计 |
| 3.3 试验台下运动平台扫频试验及模态试验 |
| 3.3.1 试验台下运动平台扫频试验 |
| 3.3.2 试验台下运动平台模态试验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 转向架参数测定方法及试验 |
| 4.1 转向架悬挂刚度及阻尼参数测定 |
| 4.1.1 转向架悬挂参数测定方法 |
| 4.1.2 转向架悬挂刚度测定试验 |
| 4.1.3 转向架悬挂阻尼测定试验 |
| 4.2 转向架载荷参数测定 |
| 4.2.1 转向架载荷参数测定方法 |
| 4.2.2 转向架载荷参数测定试验 |
| 4.3 转向架转动惯量测定 |
| 4.3.1 转向架转动惯量测定方法 |
| 4.3.2 转向架转动惯量测定试验 |
| 4.3.3 基于转动惯量的转向架重心高度测定新方法 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 中国高铁轨道不平顺样本重构及复现试验 |
| 5.1 轨道不平顺理论 |
| 5.2 中国高铁轨道不平顺样本重构 |
| 5.3 中国高铁轨道不平顺复现试验 |
| 5.3.1 试验台位姿运动谱的生成 |
| 5.3.2 运动平台位姿测量计算方案 |
| 5.3.3 轨道不平顺复现试验数据分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 基于系统辨识理论的载荷谱复现试验 |
| 6.1 模拟半车质量载荷谱复现试验系统传递函数理论分析 |
| 6.1.1 模拟半车质量试验系统G_(sys)传递函数 |
| 6.1.2 输入数据转化过程G_(data)传递函数 |
| 6.1.3 模拟半车质量载荷谱复现试验系统传递函数 |
| 6.2 系统辨识理论及应用 |
| 6.3 模拟半车质量载荷谱复现试验系统传递函数辨识试验 |
| 6.3.1 模型构型选择 |
| 6.3.2 输入信号生成 |
| 6.3.3 基于最小二乘法的系统辨识 |
| 6.3.4 系统模型验证 |
| 6.3.5 参数确定及应用 |
| 6.4 载荷谱复现试验 |
| 6.4.1 载荷谱复现理论 |
| 6.4.2 循环迭代复现试验方案 |
| 6.4.3 恒定误差修正系数载荷谱复现试验 |
| 6.4.4 自适应误差修正系数载荷谱复现试验 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（5）火电机组热工过程闭环辨识及预测控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文背景及意义 |
| 1.2 系统辨识方法 |
| 1.2.1 线性模型结构及其参数化形式及预报误差辨识法的基本原理 |
| 1.2.2 闭环辨识模型参数估计方法的研究现状 |
| 1.2.3 模型结构辨识的研究现状 |
| 1.2.4 鲁棒辨识法的研究现状 |
| 1.2.5 闭环辨识方法在热工过程的研究现状 |
| 1.3 预测控制方法 |
| 1.3.1 预测控制稳定性综合方法的研究现状 |
| 1.3.2 鲁棒预测控制方法的研究现状 |
| 1.3.3 显式预测控制方法的研究现状 |
| 1.3.4 自适应预测控制方法的研究现状 |
| 1.3.5 预测控制方法在火电机组热工过程的研究现状 |
| 1.4 存在的问题及本文的研究内容安排 |
| 1.4.1 存在的问题 |
| 1.4.2 本文的研究内容及思路框架 |
| 第二章 基于现场数据的火电机组辨识方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 预报误差辨识法 |
| 2.2.1 预报误差辨识基本算法简介 |
| 2.2.2 预报误差辨识法的无偏性及渐进特性 |
| 2.3 基于模型总误差判阶准则的闭环辨识方法 |
| 2.3.1 模型阶次判定准则 |
| 2.3.2 基于模型总误差的闭环辨识法实现 |
| 2.3.3 仿真实例 |
| 2.4 多变量系统的闭环辨识方法研究 |
| 2.5 基于模型总误差判阶准则的过热汽温闭环系统辨识实验研究 |
| 2.5.1 火电厂过热汽温系统 |
| 2.5.2 基于模型总误差判阶准则的过热汽温闭环系统辨识结果及分析 |
| 2.6 火电厂CO_2捕集系统多变量闭环辨识方法研究 |
| 2.6.1 火电厂CO_2捕集系统 |
| 2.6.2 基于火电厂CO_2捕集系统运行数据的闭环辨识实验结果与分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 火电机组不确定模型闭环辨识方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 集员辨识法基本算法简介 |
| 3.3 基于全对称多胞体的集员辨识法 |
| 3.3.1 全对称多胞体的基本性质 |
| 3.3.2 基于全对称多胞体的闭环集员辨识法 |
| 3.3.3 仿真实例 |
| 3.4 基于全对称多胞体多变量系统闭环集员辨识方法研究 |
| 3.4.1 多变量系统描述 |
| 3.4.2 基于全对称多胞体的多变量系统闭环集员辨识算法 |
| 3.4.3 算法实现 |
| 3.5 火电机组过热汽温系统闭环集员辨识建模仿真研究 |
| 3.6 火电机组CO_2捕集系统多变量闭环集员辨识方法研究 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 火电机组显式鲁棒预测控制方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 预测控制方法简介 |
| 4.2.1 预测控制方法基本原理 |
| 4.2.2 基于凸包描述的RMPC综合方法 |
| 4.3 一种无差跟踪的显式鲁棒预测控制方法 |
| 4.3.1 EFERMPC的离线设计 |
| 4.3.2 EFERMPC的在线实现 |
| 4.4 一种基于可控状态空间的EFERMPC控制算法 |
| 4.5 基于EFERMPC的火电机组汽温控制仿真研究 |
| 4.6 基于EFERMPC的火电机组CO_2捕集控制仿真研究 |
| 4.6.1 状态空间模型的建立 |
| 4.6.2 仿真实验及结果分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 附录 |
| 第五章 火电机组自适应鲁棒模型预测控制方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 RMPC控制性能评价方法 |
| 5.2.1 RMPC控制性能指标 |
| 5.2.2 RMPC控制器的自适应更新 |
| 5.2.3 算法实现 |
| 5.3 一种结合控制性能评价的综合RMPC方法 |
| 5.3.1 自适应鲁棒模型预测方法 |
| 5.3.2 可实现控制目标跟踪的RMPC方法 |
| 5.3.3 结合控制性能评价的综合鲁棒预测控制方法 |
| 5.4 基于综合RMPC方法火电机组过热汽温控制仿真实验 |
| 5.5 基于综合RMPC方法火电机组CO_2捕集系统控制仿真实验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结束语 |
| 6.1 论文的研究成果及创新点 |
| 6.2 对后续研究工作的展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（6）高速列车速度跟踪与黏着防滑控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外相关工作研究现状 |
| 1.2.1 列车动力学建模研究现状 |
| 1.2.2 列车速度跟踪控制方法研究现状 |
| 1.2.3 执行器故障下的高速列车速度跟踪控制研究现状 |
| 1.2.4 列车黏着防滑控制算法研究现状 |
| 1.3 高速列车速度跟踪控制存在的问题 |
| 1.4 本文的主要研究内容与组织结构 |
| 2 列车跟踪运行的基本知识、定义和引理 |
| 2.1 ATO子系统介绍 |
| 2.2 列车牵引力与制动力 |
| 2.3 黏着与蠕滑 |
| 2.4 相关重要定义和引理 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 考虑牵引/制动动态的高速列车速度跟踪控制策略 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 考虑牵引/制动动态的高速列车动力学模型 |
| 3.3 基于动态面方法的高速列车速度跟踪控制策略 |
| 3.3.1 系统集总不确定性估计 |
| 3.3.2 控制器设计策略 |
| 3.3.3 稳定性分析 |
| 3.3.4 仿真验证及分析 |
| 3.4 基于改进动态面方法的高速列车速度跟踪控制策略 |
| 3.4.1 控制器设计策略 |
| 3.4.2 稳定性分析 |
| 3.4.3 仿真对比与分析 |
| 3.5 输入受约束的高速列车动态面速度跟踪控制策略 |
| 3.5.1 问题描述 |
| 3.5.2 控制器设计策略 |
| 3.5.3 稳定性分析 |
| 3.5.4 仿真验证及分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 执行器故障与饱和受限的高速列车容错跟踪控制策略 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 高速列车动力学模型 |
| 4.2.1 不考虑执行器故障与饱和受限的列车动力学模型 |
| 4.2.2 考虑执行器故障与饱和受限的列车动力学模型 |
| 4.3 基于变增益PID型滑模面的高速列车容错跟踪控制策略 |
| 4.3.1 控制器设计策略 |
| 4.3.2 稳定性分析 |
| 4.3.3 仿真验证及分析 |
| 4.4 基于非奇异终端滑模面的高速列车容错跟踪控制策略 |
| 4.4.1 控制器设计策略 |
| 4.4.2 有限时间稳定性分析 |
| 4.4.3 仿真验证及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于蠕滑速度跟踪的高速列车主动黏着防滑控制算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 黏着防滑约束下的高速列车动力学模型 |
| 5.2.1 考虑牵引/制动动态的高速列车动力学模型 |
| 5.2.2 黏着防滑约束问题描述 |
| 5.3 主动黏着防滑控制算法设计及稳定性分析 |
| 5.3.1 基本控制算法设计及稳定性分析 |
| 5.3.2 全局控制算法设计及稳定性分析 |
| 5.4 仿真验证及分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）基于自抗扰控制的感应电机EPS系统转矩控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题选题背景 |
| 1.1.2 课题研究的意义 |
| 1.2 EPS系统研究现状 |
| 1.2.1 EPS系统发展现状 |
| 1.2.2 EPS系统控制策略研究现状 |
| 1.2.3 EPS助力电机类型及研究现状 |
| 1.3 感应电机控制研究现状 |
| 1.3.1 感应电机控制策略研究现状 |
| 1.3.2 感应电机磁链观测研究现状 |
| 1.3.3 感应电机电流控制研究现状 |
| 1.3.4 自抗扰控制策略在感应电机控制中的应用 |
| 1.4 主要的研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 主要的研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 2 感应电机离线参数辨识算法研究 |
| 2.1 定子磁场定向矢量控制数学模型 |
| 2.2 感应电机离线参数辨识 |
| 2.2.1 特殊工况下离线参数辨识原理 |
| 2.2.2 离线参数辨识误差分析 |
| 2.2.3 离线参数辨识实验系统 |
| 2.3 基于混沌粒子群优化的参数优化 |
| 2.3.1 粒子群优化算法原理 |
| 2.3.2 基于混沌序列的粒子群初始化 |
| 2.3.3 静止坐标系下的适应度函数计算 |
| 2.3.4 参数辨识结果验证 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于I-ADRC的定子磁链闭环控制 |
| 3.1 定子电流解耦补偿控制 |
| 3.2 自抗扰控制器原理 |
| 3.3 基于ADRC的感应电机定子磁链闭环控制 |
| 3.3.1 常规ADRC的定子磁链控制 |
| 3.3.2 基于I-ADRC的定子磁链闭环控制 |
| 3.3.3 I-ADRC定子磁链闭环控制算法验证 |
| 3.4 改进型双积分定子磁链观测器 |
| 3.4.1 传统型电压模型定子磁链观测方法分析 |
| 3.4.2 带自适应控制器双积分定子磁链观测器 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 感应电机磁链决策与电流调节 |
| 4.1 EPS感应电机效率优化需求分析 |
| 4.2 效率优化的定子磁链决策 |
| 4.2.1 现有的磁链决策方案 |
| 4.2.2 基于损耗模型的定子磁链决策 |
| 4.2.3 基于最小二乘法的损耗模型参数在线估计 |
| 4.3 基于ADRC的d轴电流调节 |
| 4.4 基于模糊PI的q轴电流调节 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 EPS系统控制策略研究 |
| 5.1 新型助力特性曲线设计 |
| 5.1.1 理想助力特性曲线类型 |
| 5.1.2 基于扭杆状态的助力特性分析 |
| 5.1.3 新型助力曲线设计 |
| 5.2 EPS回正控制策略 |
| 5.2.1 EPS系统运动状态判断 |
| 5.2.2 基于TD的转向盘角速度估计 |
| 5.3 负载转矩补偿策略 |
| 5.3.1 基于ESO的负载转矩估计 |
| 5.3.2 突变负载转矩补偿算法 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 感应电机EPS控制器设计及试验验证 |
| 6.1 EPS控制器软件设计 |
| 6.1.1 助力功能的软件设计 |
| 6.1.2 故障处理机制设计 |
| 6.1.3 软件实现 |
| 6.2 EPS控制器硬件设计 |
| 6.2.1 供电电路与接口电路设计 |
| 6.2.2 信号采集电路设计 |
| 6.2.3 电机驱动电路设计 |
| 6.3 控制器样机及试验台搭建立 |
| 6.4 EPS控制器功能验证 |
| 6.4.1 基本助力功能验证 |
| 6.4.2 回正功能验证 |
| 6.4.3 负载突变下转矩补偿功能验证 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 交通学院研究生学位论文送审意见修改说明 |
| 交通学院研究生学位论文答辩意见修改说明 |
（8）晶振动态温频特性测试系统的校正与数据模型分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略语对照表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究目的 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 研究内容及论文结构安排 |
| 2 石英晶振的类型与特性 |
| 2.1 晶振的分类 |
| 2.2 物理特性 |
| 2.3 电学特性 |
| 2.4 频率-温度特性 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 晶振温频测试系统组成 |
| 3.1 系统介绍 |
| 3.2 TSXO温度采集 |
| 3.3 TSXO频率采集 |
| 3.4 软件设计 |
| 3.5 可视化用户界面 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 测量电路的校正与分析 |
| 4.1 AD板与CON板标定与温度补偿 |
| 4.2 数字滤波过程处理 |
| 4.3 DAC电流切换与补偿 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 TSXO频率特性模型与数据分析 |
| 5.1 静态温频特性测试 |
| 5.2 静态模型建立与分析 |
| 5.3 动态温频特性测试 |
| 5.4 动态模型补偿与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（9）双轴燃气轮机性能仿真及故障特征研究（论文提纲范文）
| 学位论文数据集 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 课题相关研究现状 |
| 1.3 主要内容与结构安排 |
| 第二章 双轴燃气轮机实时高精度性能仿真 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 通用模型 |
| 2.3 基于实测数据训练的定制化高精度性能仿真 |
| 2.4 高精度仿真的实时化方法 |
| 2.5 模型验证与分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于性能仿真的气路状态预警方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 预警特征构造 |
| 3.3 特征识别阈值的生成方法研究 |
| 3.4 预警方法 |
| 3.5 工程案例分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 双轴燃气轮机气路故障模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 燃气轮机部件方程线性化 |
| 4.3 性能参数故障分量的分离 |
| 4.4 气路故障模型建立 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 双轴燃气轮机典型气路故障特征研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 典型气路故障状态下性能特征分析 |
| 5.3 燃气轮机典型气路故障可监测特征研究 |
| 5.4 燃气轮机典型气路故障识别 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究成果及发表的学术论文 |
| 作者和导师简介 |
| 硕士研究生学位论文答辩委员会决议书 |
（10）动力型锂电池SOCSOH预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要符号表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 电动汽车发展概述 |
| 1.1.2 电池发展及应用概述 |
| 1.2 课题的国内外研究现状 |
| 1.2.1 锂电池模型研究现状分析 |
| 1.2.2 SOC预测方法研究现状分析 |
| 1.2.3 SOH预测方法研究现状分析 |
| 1.3 课题研究内容及章节安排 |
| 第二章 动力型锂电池特性研究 |
| 2.1 锂离子电池基本结构及工作原理 |
| 2.2 锂离子电池基本性能参数 |
| 2.3 锂离子电池主要特性分析 |
| 2.3.1 锂离子电池电压特性 |
| 2.3.2 锂离子电池内阻特性 |
| 2.3.3 锂离子电池容量特性 |
| 2.4 锂离子电池特性影响因素实验分析 |
| 2.4.1 温度对电池容量影响实验 |
| 2.4.2 放电倍率对电池容量影响实验 |
| 2.4.3 温度对电池内阻影响实验 |
| 2.4.4 放电倍率对电池内阻影响实验 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 锂电池模型建立及其参数辨识 |
| 3.1 锂电池等效电路模型分析 |
| 3.2 锂电池模型的选定 |
| 3.3 锂电池等效电路模型参数估计 |
| 3.3.1 锂电池电动势与SOC曲线辨识 |
| 3.3.2 基于脉冲电压特性曲线的RC参数辨识 |
| 3.3.3 基于递推最小二乘法的RC参数辨识 |
| 3.4 锂电池模型仿真及精度验证 |
| 3.4.1 动态充放电试验 |
| 3.4.2 循环脉冲放电试验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 动力型锂电池SOC与 SOH估算策略 |
| 4.1 Kalman滤波器原理简介 |
| 4.1.1 经典Kalman滤波器原理 |
| 4.1.2 针对非线性系统Kalman滤波器原理 |
| 4.2 基于EKF算法的锂离子电池SOC预测 |
| 4.3 基于EKF算法的锂离子电池SOH预测 |
| 4.4 动力型锂电池SOC与 SOH协同预测算法设计 |
| 4.4.1 SOC与 SOH协同预测算法原理 |
| 4.4.2 SOC与 SOH协同预测仿真实现 |
| 4.4.3 协同预测算法初值收敛性分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 电池SOC与 SOH协同预测算法在线测试 |
| 5.1 实验系统构成及测试平台搭建 |
| 5.2 电池数据采集电路设计 |
| 5.2.1 电压采集 |
| 5.2.2 电流采集 |
| 5.3 实验电池容量标定及E-SOC曲线辨识 |
| 5.4 锂电池SOC与 SOH协同在线预测算法测试 |
| 5.4.1 恒流工况条件下测试实验 |
| 5.4.2 自定义电流工况条件下测试实验 |
| 5.4.3 算法初值不准确时收敛性测试 |
| 5.4.4 实验误差来源分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间参加科研情况及获得学术成果 |
四、项目特性曲线模型参数的估计（论文参考文献）
- [1]基于气路性能混合模型的燃气轮机叶片故障预警及诊断方法研究[D]. 闫斌斌. 北京化工大学, 2021(02)
- [2]接收机工作特性曲线与变点检测问题研究[D]. 王彦光. 广东工业大学, 2021(08)
- [3]水轮机调节系统中混流式水轮机数学模型辨识[D]. 苏婷. 西华大学, 2021(02)
- [4]高速动车组载荷谱复现方法及台架试验研究[D]. 张益瑞. 吉林大学, 2021(01)
- [5]火电机组热工过程闭环辨识及预测控制方法研究[D]. 王迪. 东南大学, 2020(02)
- [6]高速列车速度跟踪与黏着防滑控制策略研究[D]. 徐传芳. 大连理工大学, 2020(01)
- [7]基于自抗扰控制的感应电机EPS系统转矩控制研究[D]. 那少聃. 东北林业大学, 2020(09)
- [8]晶振动态温频特性测试系统的校正与数据模型分析[D]. 崔志浩. 山东科技大学, 2020(06)
- [9]双轴燃气轮机性能仿真及故障特征研究[D]. 林新智. 北京化工大学, 2020(02)
- [10]动力型锂电池SOCSOH预测研究[D]. 刘熹. 西安石油大学, 2020(11)