随着我国隧道工程建设的快速发展,由隧道病害引发的隧道质量和安全问题越发常见.通过地质雷达探测隧道病害对于减少隧道质量和安全问题具有十分重要的意义,为了提高病害探测的效率及可靠性,基于雷达反射波信号多维度分析,提出一种隧道病害智能辨识的新方法.根据反射波信号时域、频域及时频域分析结果提取病害信号辨识的6个典型特征,利用支持向量机算法对典型特征的训练构建病害信号的二分类模型,实现了病害水平分布范围的自动辨识;再依据病害信号的第一本征模态函数分量振幅包络计算病害深度分布范围,最终实现隧道病害的智能辨识.结合某隧道回填层雷达实测数据对智能辨识算法的性能进行评价,与人工辨识结果的对比表明,该智能算法对于病害的辨识能力较强,病害的识别率高达100%,但辨识结果中同时存在少量误判,准确率达78.6%,满足工程应用的需求.该算法可用于隧道工程各类地质雷达探测数据中病害的智能辨识,而对于其他领域的地质雷达探测数据,本文研究成果亦可为不同类型探测目标智能辨识算法的设计提供可行思路

为解决机器人末端负载的时变性给高速运动的机器人带来控制精度降低的问题，研究了参数差值法、力矩求解法、全局参数辨识法的机器人末端负载动力学参数辨识的方法，以提高末端负载的辨识精度.得到的负载动力学参数用于动力学控制以提高机器人动态精度.通过建立拉格朗日动力学线性辨识模型，以最优激励轨迹进行实时数据采集，采样数据经过低通滤波及中心差分的处理后，代入相应的负载辨识方程式，并用加权最小二乘法解决线性方程组，可辨识到不同负载的动力学参数.实验验证了负载辨识方法的可行性

模糊系统辨识的问题分类 1、静态系统的辨识，它包括： （1）参数辨识 （2）结构辨识 2、动态系统的辨识 （1）结构辨识 （2）系统行为的辨识

1、静态系统的辨识,它包括: （1)参数辨识 （2)结构辨识 2、动态系统的辨识 （1)结构辨识 （2)系统行为的辨识 一般情况下的静态模糊辨识问题，在一般情况下,规则具有以下的形式:

为实现弹药传输机械臂中不可测参数的辨识,建立了机械臂的虚拟样机,并将其作为样本数据的来源;考虑到样本数据的连续性和平滑特性,使用函数型数据分析和函数型主成分分析对样本数据进行了特征提取,并利用提取的特征参数和待辨识参数作为训练样本对极限学习机(ELM)进行了训练.为提高极限学习机的辨识精度和泛化能力,利用粒子群算法对极限学习机的输入层与隐含层的连接权值和隐含层节点的阈值进行了优化.最后,分别利用仿真数据与测试数据对此方法进行了验证,仿真数据的辨识结果表明,优化后的极限学习机具有更高的辨识精度和泛化能力;同时,通过对比将测试数据的辨识结果代入模型中进行仿真得到的支臂角速度与测试角速度,验证了此方法的可行性和有效性

1、静态系统的辨识，它包括： （1）参数辨识 （2）结构辨识 2、动态系统的辨识 （1）结构辨识 （2）系统行为的辨识

6.1 神经网络概念与特性 6.2 神经网络模型辨识中常用结构 6.3 辨识中常用网络训练算法 6.4 改进的BP网络训练算法 6.5 神经网络辨识MATLAB仿真举例 6.6 基于改进遗传算法的神经网络及其应用 6.7 模糊神经网络及其应用 6.8 小结

本文提出了一个利用复合码与和码来辨识H模型和前馈非线性系统的方法,而这些伪随机码是由相位相差1/2半周期的逆重复m序列所组成。采用此方法进行辨识时,即使非线性元件的奇次系数全为零,仍然能够辨识出线性系统的脉冲响应和非线性元件的偶次系数。文中附有辨识H模型的数字仿真结果,验证了所提方法的正确性

本文提出了辨识非线性动态系统的两个方法。非线性系统近似由线性动态系统和非线性部件组成。在所提出的二个方法中,m序列和逆重复m序列用于输入信号或相关信号,这些方法可用于估算高阶多项式非线性部件的全部系数,并有足夠多的脉冲响应栅点值。此外,所提出的方法还适于存在缓慢随机漂移干扰时的在线辨识。由辨识试验的数字模拟可以证实所提方法的正确性

2.1 随机过程基本概念及其数学描述 2.2 谱密度与相关函数 2.3 线性系统在随机输入下的响应 2.4 白噪声产生方法及其仿真 2.5 古典辨识方法 2.6 小结及习题