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高阶统计特性在动态系统非线性特征识别中的应用研究

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摘要

第1章 绪论

1.1 选题背景

1.2 高阶统计方法的研究现状

1.2.1 国外研究现状

1.2.2 国内研究现状

1.3 高阶统计的应用概况

1.3.1 地震勘测

1.3.2 脑电波分析

1.3.3 机械故障诊断

1.3.4 图像处理

1.4 本文研究内容

1.5 本章小结

第2章 高阶统计特性分析方法

2.1 高阶统计量

2.1.1 随机变量的特征函数

2.1.2 高阶矩和累积量

2.1.3 高阶累积量谱

2.2 双谱分析

2.2.1 双谱的定义和性质

2.2.2 双谱的估计

2.3 双相干系数

2.3.1 双相干系数的估计

2.3.2 双相干系数的性质和物理意义

2.3.3 二次相位耦合现象的分析

2.5 本章小结

第3章 单回路动态系统非线性特征的诊断

3.1 非线性程度的诊断

3.1.1 Hinich检验

3.1.2 双相干系数诊断

3.2 单回路系统介绍

3.3 单容水箱液位控制系统

3.3.1 系统介绍

3.3.2 建立模型

3.3.3 Hinich检验

3.3.4 双相干系数诊断

3.4 本章小结

第4章 串级动态系统非线性特征的诊断

4.1 串级系统介绍

4.2 串级系统仿真

4.2.1 系统模型

4.2.2 Hinich检验

4.2.3 双相干系数诊断

4.3 锅炉主蒸汽温度控制系统

4.4 现场数据分析

4.4.1 Hinich检验

4.4.2 双相干系数诊断

4.5 本章小结

第5章 结论与展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果

致谢

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摘要

非线性特性在动态系统中是普遍存在的,例如:执行机构中的死区和饱和等,这些非线性因素会恶化控制系统的品质。如果能准确的识别动态系统中是否存在非线性特性及非线性的程度,可以诊断出控制系统性能恶化的原因,为维护控制系统提供有益的帮助。本文引入高阶统计量理论来分析动态系统特性,能够克服二阶统计量因缺少相位信息而无法直接处理非最小相位系统的固有缺陷,抑制高斯有色噪声对非高斯信号的影响,检测和表征系统的非线性。
   本文采用三阶潜——双谱的直接估计法来分析动态系统误差或输出信号的高阶统计特性;为进一步分析系统非线性特征的强弱程度,还引入归一化的双谱——双相干系数,并定义了两个指标:非高斯指标(NGI)和非线性指标(NLI),来定量地分析信号的非线性特征。
   文中对高阶统计方法在动态系统非线性特征识别中的应用的比较广泛且效果比较好的几个方面,进行了比较详细的阐述。无论是单容水箱液位控制系统的单回路模型,还是锅炉主蒸汽温度控制系统的串级模型,在MATLAB/SIMULINK中进行仿真并双谱分析,结果都能诊断出非线性的存在以及表征非线性的强弱,从而验证了高阶统计方法在动态系统中应用的可行性、准确性。同时,还对取自现场的过热汽温数据的双谱分析表明,热工系统因本身不可避免的非线性因素的存在,量化的指标不能再拘泥于原有的经验范围。

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