系統(tǒng)辨識(shí)理論精選(九篇)

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第1篇：系統(tǒng)辨識(shí)理論范文

關(guān)鍵詞 液壓雙輪銑槽機(jī)，變幅系統(tǒng)，軟管處理系統(tǒng)

中圖分類號(hào)：TU6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1671―7597（2013）032-134-01

液壓雙輪銑槽機(jī)是開挖地下連續(xù)墻槽最為先進(jìn)的施工設(shè)備，它工作效率高、成槽質(zhì)量高、防滲性能好、作業(yè)深度大、而且能在中硬巖石層中作業(yè)。近二十年來(lái)，使用液壓雙輪銑槽機(jī)進(jìn)行地下連續(xù)墻施工已經(jīng)成為一種趨勢(shì)。

1 變幅的結(jié)構(gòu)型式分類

變幅系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)型式主要有下列四種：

1）兩端銷軸鉸接油缸變幅，由于受到變幅油缸行程的限制，此類變幅結(jié)構(gòu)的最大工作高度較低（一般小于20米）。主要適用箱型臂架，如圖1。

2）固定A型架式變幅，由于A型架高度固定，為有效控制變幅系統(tǒng)拉繩或拉板受力情況，此類變幅結(jié)構(gòu)的最大工作高度一般小于60米。主要適用桁架式臂架，如圖2。

3）運(yùn)動(dòng)桅桿式變幅，運(yùn)動(dòng)桅桿式比固定A型架式最大的優(yōu)勢(shì)是可以改善長(zhǎng)臂架起臂和工作時(shí)變幅拉繩或拉板的受力情況。此類變幅結(jié)構(gòu)的工作高度較高（一般介于60到100米）。主要適用桁架式臂架，如圖3。

4）固定A型架+運(yùn)動(dòng)桅桿的卷?yè)P(yáng)變幅，此變幅結(jié)構(gòu)不僅可以改善長(zhǎng)臂架起臂和工作時(shí)變幅拉繩或拉板的受力情況，同時(shí)可以改善變幅鋼絲繩的受力情況。主要適用桁架式臂架，如圖4。

2 軟管處理系統(tǒng)分類

液壓膠管和泥漿管等軟管處理系統(tǒng)在液壓雙輪銑槽機(jī)中起到非常關(guān)鍵的作用，一般支撐于整機(jī)底盤的上車部分，起到連接銑輪工作裝置和泥渣篩選系統(tǒng)的作用。其結(jié)構(gòu)型式直接影響地下連續(xù)墻的成槽深度及施工范圍。國(guó)際上將液壓膠管和泥漿管等軟管處理系統(tǒng)稱為軟管處理系統(tǒng)（Hose handing system）。其結(jié)構(gòu)型式大致分為五種：

1）Hose synchronizing system系統(tǒng)，簡(jiǎn)稱HSS系統(tǒng)，主要特點(diǎn)是：沒(méi)有副卷?yè)P(yáng)，銑輪工作裝置、泥漿管隨動(dòng)卷盤和油管隨動(dòng)卷盤都附著在動(dòng)力頭上，然后用一個(gè)主卷?yè)P(yáng)機(jī)通過(guò)升降動(dòng)力頭來(lái)同步實(shí)現(xiàn)以上三個(gè)機(jī)構(gòu)的升降。整機(jī)相對(duì)獨(dú)立，在旋挖鉆機(jī)的基礎(chǔ)上結(jié)構(gòu)改動(dòng)小，需要另外配置動(dòng)力站驅(qū)動(dòng)銑輪馬達(dá)和泥漿泵的工作。適用銑槽深度一般小于50米，如圖5。

2）Hose tensioning system系統(tǒng)，簡(jiǎn)稱HTS系統(tǒng)，主要特點(diǎn)是：整機(jī)至少有主副兩個(gè)卷?yè)P(yáng)，主卷?yè)P(yáng)吊銑輪工作裝置，副卷?yè)P(yáng)吊泥管和油管的隨動(dòng)卷盤。整機(jī)相對(duì)獨(dú)立，在履帶吊的基礎(chǔ)上結(jié)構(gòu)改動(dòng)小，需要另外配置動(dòng)力站驅(qū)動(dòng)銑輪馬達(dá)和泥漿泵的工作。適用銑槽深度一般小于60米，如圖6。

3）Hose winch system系統(tǒng)，簡(jiǎn)稱HWS系統(tǒng)，主要特點(diǎn)是：沒(méi)有主、副卷?yè)P(yáng)機(jī)，銑輪工作裝置的升降靠泥漿管和油管絞盤的驅(qū)動(dòng)馬達(dá)提供動(dòng)力。即主提升鋼絲繩和油管、泥漿管一體同步升降。整機(jī)在履帶起重吊的基礎(chǔ)上結(jié)構(gòu)變動(dòng)大，沒(méi)有附加的動(dòng)力站，泥漿絞盤和油管絞盤直接裝配在整機(jī)上，共用一個(gè)動(dòng)力系統(tǒng)。在臂架選擇上即可以用于箱型臂型式，也可以用于桁架臂型式。適用銑槽深度一般小于75米，如圖7。

4）Hose drum system系統(tǒng)，簡(jiǎn)稱HDS系統(tǒng)，主要特點(diǎn)是：沒(méi)有副卷?yè)P(yáng)，銑輪工作裝置由主卷?yè)P(yáng)起吊升降，泥漿管和油管通過(guò)臂頭固定的導(dǎo)向卷盤附著在銑輪工作裝置上，其升降的動(dòng)力由泥漿管卷盤和油管卷盤驅(qū)動(dòng)馬達(dá)提供，通過(guò)液壓同步系統(tǒng)的控制實(shí)現(xiàn)三者的同步隨動(dòng)，避免泥漿管和油管在升降過(guò)程中受到其它額外載荷的影響。整機(jī)在履帶吊或旋挖鉆機(jī)的基礎(chǔ)上結(jié)構(gòu)變化大，沒(méi)有附加的動(dòng)力站，泥漿卷盤和油管卷盤直接裝配在整機(jī)上，共用一個(gè)動(dòng)力系統(tǒng)。適用銑槽深度一般大于100米，如圖8。

5）HTS+HDS系統(tǒng)，即2）和4）兩種軟管處理系統(tǒng)的綜合優(yōu)化，吸取兩者特點(diǎn)中的優(yōu)勢(shì)而成。銑槽深度可達(dá)150米以上，如圖9。

3 結(jié)束語(yǔ)

本文通過(guò)對(duì)臂架和變幅結(jié)構(gòu)型式、軟管處理系統(tǒng)型式類別的分析對(duì)比，圖文并茂地展示了液壓雙輪銑槽機(jī)的主要結(jié)構(gòu)組成，并通過(guò)各種型式的優(yōu)缺點(diǎn)分析，為合理設(shè)計(jì)液壓雙輪銑槽機(jī)提供參照。

參考文獻(xiàn)

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第2篇：系統(tǒng)辨識(shí)理論范文

實(shí)證研究

文/梅冰菁

【摘要】金融創(chuàng)新是促進(jìn)金融市場(chǎng)發(fā)育、金融行業(yè)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要力量。文章利用突變理論對(duì)新疆金融創(chuàng)新進(jìn)行實(shí)證分析，并通過(guò)橫向與縱向比較，認(rèn)為新疆金融創(chuàng)新整體發(fā)展相對(duì)滯后但在不斷的改善當(dāng)中，最后提出了金融創(chuàng)新行業(yè)有效發(fā)展的對(duì)策建議。

關(guān)鍵詞 突變理論；金融創(chuàng)新系統(tǒng)；實(shí)證研究

【作者簡(jiǎn)介】梅冰菁，新疆財(cái)經(jīng)大學(xué)碩士研究生，研究方向：國(guó)際金融。

一、理論模型與指標(biāo)選擇

（一）突變理論簡(jiǎn)介

突變理論是由法國(guó)數(shù)學(xué)家ReneThom在20世紀(jì)中葉創(chuàng)立的，是一門研究事物由量變到質(zhì)變的非連續(xù)性突變過(guò)程的新興學(xué)科。突變理論對(duì)于內(nèi)部復(fù)雜系統(tǒng)的研究具有一定的優(yōu)勢(shì)，它可以在對(duì)系統(tǒng)的變化過(guò)程尚未知的前提下，通過(guò)對(duì)控制變量的選擇，有效地研究復(fù)雜系統(tǒng)的非連續(xù)變化過(guò)程。突變理論通過(guò)對(duì)勢(shì)函數(shù)的分析，把臨界點(diǎn)分為不同的種類，并根據(jù)臨界點(diǎn)附近區(qū)域非連續(xù)性變化的不同特征，總結(jié)出不同的突變模型。常用的突變模型如表1所示。

利用突變理論評(píng)價(jià)金融創(chuàng)新系統(tǒng)的基本步驟：①根據(jù)金融創(chuàng)新的組成部分以及影響因素，將創(chuàng)新系統(tǒng)劃分為由若干指標(biāo)層構(gòu)成的多層次樹形系統(tǒng)，由于突變模型的控制變量維數(shù)都不超過(guò)4，因此，相應(yīng)地各層指標(biāo)的子指標(biāo)的數(shù)目也不要超過(guò)4個(gè)。②選擇評(píng)價(jià)金融創(chuàng)新系統(tǒng)的指標(biāo)體系，根據(jù)不同指標(biāo)對(duì)金融創(chuàng)新的影響程度進(jìn)行排序，按照各層指標(biāo)總的維數(shù)，參照表1來(lái)選擇相應(yīng)的突變模型。③對(duì)最低層的指標(biāo)數(shù)值進(jìn)行無(wú)量綱化處理。將指標(biāo)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成[0，1]區(qū)間的數(shù)值，處理的公式如下：對(duì)于正向指標(biāo)，按

進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，對(duì)于逆向指標(biāo)，按

進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。④根據(jù)歸一公式對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行遞歸運(yùn)算。在運(yùn)算過(guò)程中，要根據(jù)變量間是否存在“互補(bǔ)”和“非互補(bǔ)”的關(guān)系，選擇不同的處理方式。對(duì)于控制變量若存在明顯的相互關(guān)系，則按照“互補(bǔ)”原則，取控制變量的平均值作為系統(tǒng)狀態(tài)變量的值；反之，則遵循“大中取小”的原則，選擇控制變量中的最小值作為系統(tǒng)狀態(tài)變量的值。

（二）指標(biāo)的選擇

為了準(zhǔn)確有效地評(píng)估新疆的金融創(chuàng)新系統(tǒng)，本文將從經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)、金融業(yè)總體發(fā)展水平、重點(diǎn)金融行業(yè)發(fā)展情況三個(gè)層次來(lái)研究整體的金融創(chuàng)新水平。其中，經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)是指一個(gè)國(guó)家或者地區(qū)按人口平均的實(shí)際福利增長(zhǎng)過(guò)程，它不僅是財(cái)富和經(jīng)濟(jì)機(jī)體的量的增加和擴(kuò)張，而且還意味著質(zhì)的變化，即經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、社會(huì)結(jié)構(gòu)的創(chuàng)新以及社會(huì)生活質(zhì)量和投入產(chǎn)出效益的提高。而金融業(yè)總體發(fā)展水平是影響金融創(chuàng)新的重要因素，包括金融業(yè)全社會(huì)固定資產(chǎn)投資、金融業(yè)增加值、金融業(yè)國(guó)有單位從業(yè)人員數(shù)量以及從業(yè)人員工資總額這四個(gè)方面；重點(diǎn)金融行業(yè)發(fā)展情況是金融創(chuàng)新系統(tǒng)的核心，包括各種重要金融機(jī)構(gòu)以及金融機(jī)構(gòu)的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，將從金融機(jī)構(gòu)資金來(lái)源存款比重、境內(nèi)上市公司個(gè)數(shù)、A股籌資額三個(gè)方面來(lái)考察，具體的指標(biāo)分類如表2所示。

考慮到數(shù)據(jù)收集的可得性以及分析的代表性，本文選取2007～2013年為時(shí)間段來(lái)研究新疆金融創(chuàng)新系統(tǒng)的整體變化趨勢(shì)，其數(shù)據(jù)來(lái)源于2008～2014年的《新疆統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)。

二、實(shí)證研究過(guò)程

以2013年新疆金融創(chuàng)新系統(tǒng)的計(jì)算為例，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，具體說(shuō)明指標(biāo)的計(jì)算過(guò)程。

（一）對(duì)新疆經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)（A1）的評(píng)價(jià)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)（A1）中，地方財(cái)政收入占地區(qū)生產(chǎn)總值（B1）、地方財(cái)政支出（B2）、保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)（C3）、居民消費(fèi)支出（B3）4個(gè)指標(biāo)構(gòu)成蝴蝶突變模型，且各個(gè)指標(biāo)之間有一定的聯(lián)系，按照互補(bǔ)原則，則有：

（二）對(duì)新疆金融業(yè)總體發(fā)展水平（A2）的評(píng)價(jià)

在金融業(yè)總體發(fā)展水平的4個(gè)子指標(biāo)當(dāng)中，金融業(yè)全社會(huì)固定資產(chǎn)投資（B4）、金融業(yè)增加值（B5）、金融業(yè)國(guó)有單位從業(yè)人員數(shù)量（B6）、金融業(yè)從業(yè)人員年工資總額（B7）是相互影響的，構(gòu)成有互補(bǔ)關(guān)系型的蝴蝶突變模型。根據(jù)互補(bǔ)原則，可以計(jì)算出金融業(yè)總體發(fā)展水平這一指標(biāo)的得分情況。

（三）對(duì)新疆重點(diǎn)金融行業(yè)發(fā)展情況指標(biāo)（A3）的評(píng)價(jià)

重點(diǎn)金融行業(yè)發(fā)展情況劃分為金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)資金來(lái)源存款所占比重（B8）、境內(nèi)上市公司（A，B股）個(gè)數(shù)、境內(nèi)上市公司A股籌資額（B10）3個(gè)指標(biāo)，3個(gè)指標(biāo)之間相互作用、相互影響，存在互補(bǔ)性關(guān)系，構(gòu)成尖點(diǎn)突變模型。則重點(diǎn)金融行業(yè)發(fā)展這一指標(biāo)的得分情況

（四）研究結(jié)果

通過(guò)計(jì)算經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)、金融業(yè)總體發(fā)展水平、重點(diǎn)金融行業(yè)發(fā)展情況三者的得分情況，我們就可以算出2013年新疆整體的金融創(chuàng)新系統(tǒng)的發(fā)展水平。顯然，經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)、金融業(yè)總體發(fā)展水平、重點(diǎn)金融行業(yè)發(fā)展情況三者之間相互影響，相互促進(jìn)，構(gòu)成燕尾突變模型，采用平均值的計(jì)算方法得到金融生態(tài)系統(tǒng)的總體得分。

依照以上步驟，我們可以算出其他年份新疆金融創(chuàng)新系統(tǒng)的總體得分以及各個(gè)指標(biāo)的得分情況1（表3）。

由于缺乏參照，我們很難確定新疆金融創(chuàng)新系統(tǒng)處于什么樣的發(fā)展水平，鑒于此，選取一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)作為對(duì)比則顯得異常重要。本文選擇同樣的指標(biāo)體系，來(lái)計(jì)算中國(guó)整體的金融創(chuàng)新綜合得分，并通過(guò)與新疆金融創(chuàng)新系統(tǒng)的得分進(jìn)行對(duì)比，從整體上認(rèn)識(shí)新疆金融創(chuàng)新系統(tǒng)的發(fā)展?fàn)顩r，兩者的對(duì)比情況見圖1。

三、結(jié)論以及對(duì)策建議

（一）主要結(jié)論

從表3和圖1我們可以得到以下結(jié)論。

1.新疆經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)相對(duì)滯后，但2007～2013年處速發(fā)展階段。無(wú)論是經(jīng)濟(jì)發(fā)展還是教育文化建設(shè)，新疆均充分利用了西部大開發(fā)的優(yōu)勢(shì)，使得經(jīng)濟(jì)得到了良好的發(fā)展，改善了整體的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)。

2.新疆金融業(yè)總體發(fā)展水平和重點(diǎn)金融行業(yè)發(fā)展情況得分普遍較低。從表3可以看出，新疆重點(diǎn)金融行業(yè)發(fā)展情況的得分比較低，大部分年份都低于0.8，而且在最近幾年也低于新疆經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)的得分。新疆作為西部地區(qū)，金融創(chuàng)新起步晚，首先是金融機(jī)構(gòu)的數(shù)量少覆蓋面低，金融從業(yè)人員少，還不能有效地服務(wù)于新疆實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展；其次，金融機(jī)構(gòu)的資金來(lái)源和運(yùn)用仍然以傳統(tǒng)的存貸款業(yè)務(wù)為主，中間業(yè)務(wù)發(fā)展滯后，境內(nèi)上市公司數(shù)量少而且籌資額低，因此導(dǎo)致整體的金融創(chuàng)新系統(tǒng)得分較低。

3.新疆整體金融創(chuàng)新系統(tǒng)的發(fā)展處于較低水平。從圖1可以看出，2007～2011年新疆金融創(chuàng)新水平均高于全國(guó)平均水平，2011年新疆金融創(chuàng)新系統(tǒng)的綜合得分接近于全國(guó)的平均水平，但近幾年低于全國(guó)平均水平。新疆正處于跨越式發(fā)展階段，無(wú)論是經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)還是相關(guān)層次的制度建設(shè)還處于完善階段，“絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶”戰(zhàn)略的提出更是為新疆提供了一個(gè)極好的發(fā)展契機(jī)。中國(guó)作為發(fā)展中國(guó)家，整體金融創(chuàng)新水平尚不高。但我們也看到，從2012年到2013年，新疆整體的金融創(chuàng)新水平是呈上升態(tài)勢(shì)的，這從另一方面反映了新疆金融發(fā)展的趨勢(shì)。

（二）對(duì)策建議

1.提高新疆經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)水平。新疆作為西部大開放支持地區(qū)和絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶核心地區(qū)，應(yīng)該抓住機(jī)遇，加大與中亞各國(guó)之間的貿(mào)易往來(lái)，可以依靠外資和國(guó)資，加強(qiáng)對(duì)金融產(chǎn)品的創(chuàng)新和推廣，推動(dòng)金融改革的發(fā)展，提升地區(qū)金融業(yè)的增加值。

2.衡量整體態(tài)勢(shì)，促進(jìn)金融行業(yè)自身的發(fā)展。

新疆氣候條件較差，交通等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)落后，經(jīng)濟(jì)實(shí)力較弱。因此，要增加資金的來(lái)源渠道，調(diào)節(jié)資金的流向，加強(qiáng)對(duì)資本市場(chǎng)的建設(shè)，充分利用資本市場(chǎng)的融資優(yōu)勢(shì)，提高金融服務(wù)水平。擴(kuò)大中間業(yè)務(wù)。提高財(cái)政收入，增加居民消費(fèi)支出，優(yōu)化貿(mào)易結(jié)構(gòu)。加快地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，加強(qiáng)政府的政策導(dǎo)向性，消除金融業(yè)發(fā)展的體制機(jī)制障礙，加快城鄉(xiāng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、行業(yè)結(jié)構(gòu)和區(qū)域結(jié)構(gòu)，努力構(gòu)建多元化的金融業(yè)發(fā)展投入渠道。

3.分清優(yōu)勢(shì)劣勢(shì)，選擇潛力大的金融行業(yè)重點(diǎn)發(fā)展。新疆應(yīng)在大力發(fā)展地區(qū)經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)上，重新調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，特別是加快以金融業(yè)為重點(diǎn)的第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展。加大政府投入，促進(jìn)金融信息管理和研究咨詢業(yè)務(wù)培訓(xùn)，加大高素質(zhì)人才和高新技術(shù)的引進(jìn)力度，發(fā)展銀行業(yè)務(wù)，鼓勵(lì)企業(yè)上市，推進(jìn)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)，改變金融業(yè)增長(zhǎng)潛力不足的狀況。

注釋

1.在計(jì)算的過(guò)程中我們發(fā)現(xiàn)，由于突變理論的標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)均在0與1之間，而且涉及多次的開方運(yùn)算，因此，對(duì)于指標(biāo)層次分類越深，開方的運(yùn)算就越多，最終得分也就會(huì)越大。本文將新疆金融創(chuàng)新系統(tǒng)劃分為三個(gè)層次的指標(biāo)層，比一般的指標(biāo)構(gòu)建多了一個(gè)層次，這就是我們得到的最終得分基本都在0.9以上的緣故，普遍高于其他方法得到的分值。

參考文獻(xiàn)

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[9]麥金農(nóng).經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)化的次序——向市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)過(guò)渡時(shí)期的金融控制[M].上海:上海人民出版社,1997.

第3篇：系統(tǒng)辨識(shí)理論范文

論文關(guān)鍵詞：城市軌道交通，設(shè)備房標(biāo)識(shí)系統(tǒng)，鞭梢效應(yīng)，管理流程

 

0 引言

20世紀(jì)90年代，美國(guó)MIT學(xué)院教授哈默和CSC管理顧問(wèn)公司的董事長(zhǎng)錢皮提出管理流程再造（Business Process Reengineering, BPR）的概念，就是對(duì)戰(zhàn)略、增值運(yùn)營(yíng)流程，以及系統(tǒng)、政策、組織結(jié)構(gòu)的快速、徹底、急劇地重塑，達(dá)到工作流程和生產(chǎn)率的最優(yōu)化。

1 設(shè)備房標(biāo)識(shí)系統(tǒng)管理流程設(shè)計(jì)

南京地鐵設(shè)備房標(biāo)識(shí)系統(tǒng)管理組織結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)時(shí)有意識(shí)地采用面向任務(wù)的流程式管理，一是堅(jiān)持以設(shè)備房標(biāo)識(shí)系統(tǒng)建設(shè)任務(wù)為中心，最大限度地滿足任務(wù)圓滿完成所需要的所有管理需求；二是堅(jiān)持以價(jià)值為導(dǎo)向論文格式，提高各組織、各職能部門間運(yùn)轉(zhuǎn)高效；三是堅(jiān)持以人為本的團(tuán)隊(duì)式管理，發(fā)揮團(tuán)隊(duì)協(xié)作的功能。如圖1所示，把設(shè)備房標(biāo)識(shí)系統(tǒng)構(gòu)建過(guò)程中急需要開展的五個(gè)步驟（標(biāo)識(shí)系統(tǒng)規(guī)劃、設(shè)計(jì)、制作、安裝、維護(hù)）作為價(jià)值創(chuàng)造的基本任務(wù)，把設(shè)計(jì)方管理、建設(shè)方管理、供貨方管理、安裝方管理和運(yùn)營(yíng)方管理等作為提升價(jià)值的支持任務(wù)，從而為設(shè)備房標(biāo)識(shí)系統(tǒng)構(gòu)建任務(wù)的圓滿完成提供一流的組織保障、服務(wù)保障和技術(shù)保障。

圖1 設(shè)備房標(biāo)識(shí)系統(tǒng)管理流程設(shè)計(jì)

根據(jù)波特的價(jià)值鏈理論，設(shè)備房標(biāo)識(shí)系統(tǒng)構(gòu)建的任務(wù)分為基本任務(wù)和支持任務(wù)，基本任務(wù)是設(shè)備房標(biāo)識(shí)系統(tǒng)的核心，是與該系統(tǒng)的任務(wù)直接相聯(lián)系的核心流程，為南京地鐵設(shè)備房現(xiàn)場(chǎng)維護(hù)管理創(chuàng)造價(jià)值。支持任務(wù)為設(shè)備房標(biāo)識(shí)系統(tǒng)的支撐流程，它對(duì)于完成一個(gè)核心流程是必需的。二者密切配合、協(xié)調(diào)才能提升設(shè)備房現(xiàn)場(chǎng)維護(hù)管理的核心價(jià)值。

2 基于鞭梢效應(yīng)的設(shè)備房管理流程再造

一個(gè)多節(jié)的柔軟的鞭子振動(dòng)時(shí)，它的每一節(jié)都在橫向擺動(dòng)，但是整體上仍保持鞭子本身的大致形態(tài)和方向，這一點(diǎn)在運(yùn)動(dòng)的節(jié)數(shù)越多時(shí)就越明顯，可稱之為“鞭梢效應(yīng)”。用管理學(xué)的語(yǔ)言來(lái)描述鞭梢效應(yīng)形態(tài)上的意義論文格式，就是將單一的決策問(wèn)題進(jìn)行多階段規(guī)劃，用以回避風(fēng)險(xiǎn)、提高決策效率，即整個(gè)過(guò)程可以按時(shí)間、空間或人為地劃分為若干相互聯(lián)系的階段，每個(gè)階段都需要做出決策，目標(biāo)是使整個(gè)過(guò)程的活動(dòng)效果最好。

如圖1所示的設(shè)備房標(biāo)識(shí)系統(tǒng)價(jià)值鏈可以被定義為是圍繞設(shè)備房標(biāo)識(shí)系統(tǒng)項(xiàng)目，通過(guò)對(duì)項(xiàng)目全程管理風(fēng)險(xiǎn)的控制，從范圍管理和供應(yīng)管理開始，對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行進(jìn)度、質(zhì)量、投資、人力資源、溝通管理直至項(xiàng)目完成，并把項(xiàng)目移交到運(yùn)營(yíng)方手中的包括規(guī)劃方、設(shè)計(jì)方、制作方、安裝方、維護(hù)方直到最終用戶的功能網(wǎng)鏈結(jié)構(gòu)模式。

從鞭梢效應(yīng)的定義可以看出，其主要特性是項(xiàng)目決策與管理的遷移特性，亦即管理流程由過(guò)去的某一狀態(tài)轉(zhuǎn)移到重組后的新的狀態(tài)，這種特性表明項(xiàng)目決策與管理將會(huì)從面向過(guò)程轉(zhuǎn)向面向?qū)ο蠡蚩蛻粜枨?，其方法論意義顯然是很突出的，這個(gè)特性即是項(xiàng)目管理范式轉(zhuǎn)移的結(jié)果論文格式，針對(duì)設(shè)備房標(biāo)識(shí)系統(tǒng)而言，應(yīng)用鞭梢效應(yīng)的遷移特性，可以得到如圖2所示的面向?qū)ο蟮牧鞒淌焦芾怼?/p>

設(shè)備房標(biāo)識(shí)系統(tǒng)管理流程鞭梢效應(yīng)具有節(jié)點(diǎn)復(fù)雜性、管理多樣性、任務(wù)動(dòng)態(tài)性、需求隨機(jī)性等特點(diǎn)。節(jié)點(diǎn)復(fù)雜性重點(diǎn)指的是管理流程涉及的點(diǎn)多面廣，管理多樣性重點(diǎn)指的是管理流程涉及的管理需求多樣化，任務(wù)動(dòng)態(tài)性重點(diǎn)指的是管理流程涉及的設(shè)備房?jī)?nèi)關(guān)鍵設(shè)備維護(hù)任務(wù)的安全性、隨機(jī)性、周期性及可持續(xù)性等要求；需求隨機(jī)性重點(diǎn)指的是管理流程涉及的設(shè)備房標(biāo)識(shí)系統(tǒng)固化維護(hù)現(xiàn)場(chǎng)標(biāo)識(shí)需求任務(wù)的增減、設(shè)計(jì)方案的變更、設(shè)備技術(shù)狀態(tài)的改變以及標(biāo)識(shí)維護(hù)要求的創(chuàng)新等。

3 結(jié)語(yǔ)

綜上可知，設(shè)備房標(biāo)識(shí)系統(tǒng)管理流程的設(shè)計(jì)在工程管理中是極為重要的，建立基于鞭捎效應(yīng)的管理流程，有助于回避風(fēng)險(xiǎn)、提高決策效率。并且，在管理流程設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上建立靈活務(wù)實(shí)的制度和明晰井然的工作秩序，使得設(shè)備房標(biāo)識(shí)系統(tǒng)各管理決策得以順利、有效地實(shí)施．

參考文獻(xiàn)：

[1]南京地鐵科技咨詢有限公司.南京地鐵設(shè)備房標(biāo)識(shí)系統(tǒng)培訓(xùn)文本--概述與規(guī)劃[R],2008.

第4篇：系統(tǒng)辨識(shí)理論范文

關(guān)鍵詞：土木工程；系統(tǒng)辨識(shí)；模型修正；隨機(jī)有限元；統(tǒng)計(jì)模式

中圖分類號(hào)：TU311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

一、引入土木工程系統(tǒng)辨識(shí)理論的必要性及系統(tǒng)辨識(shí)的概念

（一）引入土木工程系統(tǒng)辨識(shí)理論的必要性

當(dāng)前雖然機(jī)械、航空以及航天領(lǐng)域面向健康監(jiān)測(cè)和損傷檢測(cè)的系統(tǒng)辨識(shí)方法，為土木領(lǐng)域提供了良好的借鑒基礎(chǔ)，不過(guò)土木工程具備自身的特點(diǎn)，在引入其他領(lǐng)域的辨識(shí)方法的過(guò)程中，存在諸多限制。

1、海量數(shù)據(jù)有效信息的提取

現(xiàn)有大型橋梁的監(jiān)測(cè)過(guò)程中，已采用上千個(gè)各類型的傳感器，此過(guò)程中產(chǎn)生了海量數(shù)據(jù)，即使現(xiàn)有數(shù)據(jù)處理的計(jì)算硬件能滿足要求，也難以從中即時(shí)提取出有效信息，用于系統(tǒng)辨識(shí)。

2、結(jié)構(gòu)及荷載不確定性

一般來(lái)說(shuō)，由于材料屬性的離散性、強(qiáng)度退化等原因，結(jié)構(gòu)參數(shù)含有多重不確定性；同時(shí)，土木工程的荷載因?yàn)榄h(huán)境等因素的影響，也含有一定的不確定性。

3、基準(zhǔn)數(shù)據(jù)的不完備

對(duì)于大型工程結(jié)構(gòu)，可能存在的千萬(wàn)級(jí)別以上的自由度，因此即使使用上千個(gè)傳感器，獲取海量的數(shù)據(jù)，也可能存在基準(zhǔn)數(shù)據(jù)不完備的情況。

4、模型誤差的不可避免

因?yàn)橥聊竟こ虄?nèi)在的材料特性，外在的環(huán)境干擾的影響，使通常用于監(jiān)測(cè)或檢測(cè)的模型存在誤差，已有的模型修正暫不能很好解決此類問(wèn)題。

（二）系統(tǒng)辨識(shí)的概念

結(jié)構(gòu)系統(tǒng)辨識(shí)是動(dòng)力學(xué)研究的逆問(wèn)題，它利用系統(tǒng)在試驗(yàn)或運(yùn)行中測(cè)得的輸入和輸出數(shù)據(jù)，建立反映系統(tǒng)本質(zhì)動(dòng)態(tài)特性的數(shù)學(xué)模型，并確定模型中的待定參數(shù)。結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)遵循牛頓力學(xué)基本定律，所以系統(tǒng)的理論模型(動(dòng)力學(xué)方程組)往往是已知的，需要辨識(shí)的只是模型中某些待定的物理參數(shù)或系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)特性參數(shù)(模態(tài)參數(shù)等)。

二、土木工程系統(tǒng)辨識(shí)統(tǒng)計(jì)方法的現(xiàn)狀

（一）Bayes模型修正

Bayes模型修正方法利用了統(tǒng)計(jì)推斷中著名的Bayes原理，將確定性的結(jié)構(gòu)模型嵌入一組可能的概率模型中，使結(jié)構(gòu)模型能夠預(yù)測(cè)模型和觀測(cè)的不確定性。這種方法由于涉及模型不確定性，而模型不確定性并不是可重復(fù)事件，將概率解釋為相對(duì)發(fā)生頻率的傳統(tǒng)說(shuō)法在這里不再適用。

（三）隨機(jī)有限元

隨機(jī)有限元從控制方程的獲得來(lái)分，一般可以分為 Taylor 展開法隨機(jī)有限元(TSFEM)、攝動(dòng)法隨機(jī)有限元(PSFEM)以及 Nuemann 展開 Mento Carlo 法隨機(jī)有限元(NSFEM)。若以攝動(dòng)法隨機(jī)有限元為例:

Collins 將有限元與攝動(dòng)法結(jié)合，用統(tǒng)計(jì)的觀點(diǎn)來(lái)分析特征值的問(wèn)題，可以認(rèn)為是將隨機(jī)變量理論引用到動(dòng)力學(xué)的開端;而 Ricles 和 Kosmatka 首次基于 Col-lins 的敏感性分析理論，通過(guò)質(zhì)量與剛度的不確定性來(lái)對(duì)潛在的損傷區(qū)域進(jìn)行定位，并對(duì)損傷大小進(jìn)行評(píng)估。

有關(guān)隨機(jī)有限元損傷辨識(shí)的工作可以認(rèn)為始于Papadopoulos 的論文及其后續(xù)工作:假設(shè)結(jié)構(gòu)的質(zhì)量、剛度、頻率與振型服從正態(tài)分布，通過(guò) Mento Carlo 模擬，計(jì)算出結(jié)構(gòu)單元的概率密度函數(shù)，用于對(duì)單元的損傷概率進(jìn)行計(jì)算。Papadopoulos 認(rèn)為，結(jié)構(gòu)損傷引起特征值的攝動(dòng)，繼而影響結(jié)構(gòu)的總體剛度矩陣與單元?jiǎng)偠染仃嚕⑼ㄟ^(guò)一個(gè) 3 自由度的質(zhì)量 － 彈簧系統(tǒng)與一個(gè)懸臂梁結(jié)構(gòu)，驗(yàn)證了算法的有效性。

（三）統(tǒng)計(jì)模式辨識(shí)

美國(guó) Alamos 國(guó)家實(shí)驗(yàn)室，以 Doebling、Farrar、Sohn為代表的研究者，10 余年來(lái)，對(duì)統(tǒng)計(jì)方法在系統(tǒng)辨識(shí)中的研究進(jìn)行了探索性的工作，這部分工作大致可以分為三個(gè)階段。

第一階段:Doebling將統(tǒng)計(jì)方法用于環(huán)境激勵(lì)下結(jié)構(gòu)的模態(tài)測(cè)試及引入結(jié)構(gòu)的柔度矩陣。

第二階段:Farrar開始提出統(tǒng)計(jì)模式辨識(shí)的概念，并引入無(wú)導(dǎo)師學(xué)習(xí)理論。在此基礎(chǔ)上，F(xiàn)arrar 及其團(tuán)隊(duì)引入模式識(shí)別中相關(guān)理論，正式提出了統(tǒng)計(jì)模式辨識(shí)(Statistical Pattern Recognition)的理論框架，具體包括 4 個(gè)步驟:

1、運(yùn)營(yíng)狀態(tài)評(píng)估(Operational evaluation):對(duì)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行辨識(shí)前的分析。

2、數(shù)據(jù)采集、標(biāo)準(zhǔn)化以及整理(Data acquisition，normalization and cleansing):包括測(cè)試方案的確定，因環(huán)境因素產(chǎn)生的數(shù)據(jù)差異性，誤差數(shù)據(jù)的排除。

3、特征提取及信息凝聚(Feature extraction and information condensation):提取數(shù)據(jù)中的特征并用來(lái)對(duì)系統(tǒng)的狀態(tài)進(jìn)行辨識(shí)，信息凝聚主要指結(jié)構(gòu)在服役周期內(nèi)數(shù)據(jù)的壓縮。

4、基于特征描述的統(tǒng)計(jì)模式(statistical model development for feature discrimination）:根據(jù)有無(wú)訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以分為有導(dǎo)師學(xué)習(xí)方法與無(wú)導(dǎo)師學(xué)習(xí)方法，前者又可以分為分類分析與回歸分析，后者可以分為對(duì)變異點(diǎn)或特征點(diǎn)的辨識(shí)。

（四）基于無(wú)模型的損傷識(shí)別方法

無(wú)模型損傷識(shí)別方法主要是不使用結(jié)構(gòu)有限元模型，直接通過(guò)分析、比較振動(dòng)響應(yīng)的時(shí)程數(shù)據(jù)對(duì)結(jié)構(gòu)損傷進(jìn)行識(shí)別，其中多數(shù)方法都是基于時(shí)間序列分析模型提出的。無(wú)模型識(shí)別方法可分為時(shí)域識(shí)別方法、頻域識(shí)別方法以及時(shí)頻分析方法。

1、時(shí)域方法

時(shí)域方法有利用自回歸滑動(dòng)平均(AutoRegressiveMoving Average，縮寫為ARMA) 、自相關(guān)函數(shù)和擴(kuò)展的卡爾曼濾波算法等一系列方法。比如，Garcia和

Osegueda提取了一個(gè)基于AR-MA模型的系數(shù)的損傷指標(biāo)，采用Bayes分類技術(shù)進(jìn)行損傷定位。Wei和Yam等利用結(jié)構(gòu)損傷前后NAR-MAX模型系數(shù)的變化來(lái)識(shí)別多層復(fù)合材料的損傷位置和程度。NairKiremidjian 等由響應(yīng)的AR或ARX

模型系數(shù)提取損傷敏感特征，采用模式分類的方法進(jìn)行損傷識(shí)別。

2、頻域分析方法

頻域分析方法常用的有傅里葉譜分析、多譜分析(信號(hào)高次矩的傅里葉變換)、倒階次譜分析等。Samman提出了用于橋梁的基于頻響函數(shù)波形的三個(gè)損傷識(shí)別指標(biāo):WCC (Waveform Chain Code)、Iatm (Adaptive Template Methods)、IsAC (Signature Assurance Criteria)。

3、時(shí)頻分析方法

時(shí)頻分析方法則有Wigner-Ville分布人、小波分析以及近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的

HHT(Hilbert-Huang Transform)法人等。

三、對(duì)土木工程系統(tǒng)辨識(shí)統(tǒng)計(jì)方法的展望

結(jié)合系統(tǒng)辨識(shí)基本問(wèn)題，土木工程結(jié)構(gòu)系統(tǒng)辨識(shí)統(tǒng)計(jì)方法的下一步可能切入點(diǎn)有:

（一）隨機(jī)輸入與未知輸入條件下的統(tǒng)計(jì)方法

進(jìn)一步，對(duì)于土木工程，未知輸入條件下的系統(tǒng)辨識(shí)，在傳統(tǒng)方法上局限于通過(guò)迭代計(jì)算，使目標(biāo)函數(shù)值小于設(shè)定閾值的方法，對(duì)于土木工程的大型、復(fù)雜結(jié)構(gòu)，計(jì)算量可能過(guò)大。

（二）數(shù)據(jù)傳輸手段與傳感器狀態(tài)的統(tǒng)計(jì)方法

響應(yīng)數(shù)據(jù)的無(wú)線傳輸對(duì)于土木工程意義重大，而現(xiàn)有無(wú)線傳輸?shù)姆椒?，費(fèi)用高，系統(tǒng)易受干擾，相對(duì)穩(wěn)定性較差，有待于結(jié)合其他學(xué)科研究，引入統(tǒng)計(jì)方法，來(lái)降低無(wú)線傳輸成本。

（三）系統(tǒng)辨識(shí)基準(zhǔn)模型的統(tǒng)計(jì)方法

通常新建成工程結(jié)構(gòu)需要將基準(zhǔn)模型進(jìn)行備份，以作為面向健康監(jiān)測(cè)以及損傷檢測(cè)的系統(tǒng)辨識(shí)的基準(zhǔn)。

參考文獻(xiàn)

[1]李煒明.土木工程結(jié)構(gòu)系統(tǒng)辨識(shí)的統(tǒng)計(jì)方法研究[D]. 華中科技大學(xué) 2009

第5篇：系統(tǒng)辨識(shí)理論范文

1．1比例溢流閥分析

在負(fù)載模擬系統(tǒng)中，通過(guò)控制電液比例閥和變量泵來(lái)實(shí)現(xiàn)負(fù)載的模擬加載。比例溢流閥主要由先導(dǎo)液阻網(wǎng)絡(luò)、主閥、比例電磁鐵組成，其在系統(tǒng)中完成電-機(jī)械-液壓之間的能力轉(zhuǎn)換。如果忽視比例電磁鐵電性能的一階滯后性，比例放大器和電磁鐵線圈是一個(gè)比例環(huán)節(jié)，完成電信號(hào)向機(jī)械能轉(zhuǎn)變。理論上液比例閥傳遞函數(shù)為一個(gè)四階模型，實(shí)際為一個(gè)非線性時(shí)變系統(tǒng)，有著更高的階，因此對(duì)于比例溢流閥動(dòng)態(tài)模型的獲取，將采取實(shí)驗(yàn)測(cè)試的手段獲得比例閥的階躍響應(yīng)。

1．2比例溢流閥系統(tǒng)辨識(shí)建模

系統(tǒng)辨識(shí)是利用觀測(cè)到的系統(tǒng)輸入輸出數(shù)據(jù)構(gòu)造系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的方法，內(nèi)容包括模型結(jié)構(gòu)的確定、參數(shù)估計(jì)、模型驗(yàn)證。首先，通過(guò)后面的動(dòng)力系統(tǒng)負(fù)載模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)采集到包含系統(tǒng)特征的輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)，如圖2所示。其次，確定待辨識(shí)的動(dòng)態(tài)模型結(jié)構(gòu)，其結(jié)構(gòu)可以歸結(jié)為確定系統(tǒng)的階數(shù)和輸出量對(duì)于輸入量的滯后時(shí)間的問(wèn)題。接下來(lái)，進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，當(dāng)已知或者假設(shè)模型結(jié)構(gòu)后，模型未知部分是動(dòng)態(tài)模型的參數(shù)，需要根據(jù)輸入、輸出數(shù)據(jù)估計(jì)這些參數(shù)。參數(shù)估計(jì)是系統(tǒng)辨識(shí)的中心內(nèi)容。最后，進(jìn)行模型驗(yàn)證，驗(yàn)證辨識(shí)出的模型與實(shí)際過(guò)程的特性的一致性。最終模型應(yīng)當(dāng)是在滿足精度的要求下，盡可能簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型。采用Matlab的系統(tǒng)辨識(shí)工具箱，只需要輸入需要辨識(shí)的輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)，選擇一定的系統(tǒng)模型，經(jīng)過(guò)一定的數(shù)據(jù)預(yù)處理，最終得到所需要模型的參數(shù)估計(jì)值，從而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的辨識(shí)。在Matlab輸入ident，即可出現(xiàn)如圖3所示的界面，在importdata里導(dǎo)入數(shù)據(jù)，在estimate里選擇需要的模型。常見的辨識(shí)數(shù)學(xué)模型有ARM模型、ARMAX模型、OE(Output-Error)模型、ARX模型、State-Space模型、BJ模型(Box-Jenkins)等，本文采用OE辨識(shí)模型，表達(dá)式為:參數(shù)識(shí)別結(jié)果見圖4。根據(jù)圖4，采用6階OE模型得出的辨識(shí)模型跟實(shí)際系統(tǒng)數(shù)據(jù)對(duì)比，計(jì)算出相似度達(dá)到96%，表明該線性系統(tǒng)能比較準(zhǔn)確的反映實(shí)際系統(tǒng)的傳遞特性。

2負(fù)載控制策略研究

2．1負(fù)載加載分析

研究泵吸收轉(zhuǎn)矩控制策略，通過(guò)調(diào)節(jié)變量泵的壓力和流量實(shí)現(xiàn)負(fù)載模擬;進(jìn)行負(fù)載加載控制算法研究，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確快速的負(fù)載模擬。由于方法的相似性，考慮到試驗(yàn)中流量積分變送儀表具有較長(zhǎng)的檢測(cè)延遲時(shí)間，大約為0．5s，因此進(jìn)行流量的閉環(huán)控制調(diào)節(jié)較難實(shí)現(xiàn)，實(shí)驗(yàn)中只采取恒流量調(diào)壓力的控制方式來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)與泵負(fù)載的模擬。閉環(huán)控制系統(tǒng)如圖5所示。其中Ktp為扭矩-壓力傳遞系數(shù);eq為流量擾動(dòng)干擾;Ksp為傳感器測(cè)量比例系數(shù)。

2．2控制策略研究

PID控制的價(jià)值在于它對(duì)大多數(shù)控制系統(tǒng)的廣泛適用性，由于其算法的魯棒性強(qiáng)、可靠性好，而且算法簡(jiǎn)單，本文采用增量式PID控制算法:PID控制器設(shè)計(jì)的根本任務(wù)是選擇適當(dāng)?shù)?個(gè)參數(shù)Kp，Ki和Kd，有實(shí)驗(yàn)法和解析法兩類方法。經(jīng)驗(yàn)法簡(jiǎn)單可靠，但需要有一定現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)。通過(guò)不斷的在線經(jīng)驗(yàn)調(diào)試，確定了Kp=12，Ki=7，Kd=20。圖6中曲線1為系統(tǒng)經(jīng)過(guò)OE辨識(shí)后，所得到的六階線性系統(tǒng)理論輸出結(jié)果;曲線2和3為增量式PID控制取不同參數(shù)值所得實(shí)驗(yàn)結(jié)果。結(jié)果對(duì)比可得，采用增量式PID控制方法，根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)調(diào)試選取適當(dāng)?shù)腜ID參數(shù)值，控制電液比例溢流閥效果明顯，控制響應(yīng)速度快、穩(wěn)定性高。

3動(dòng)力系統(tǒng)負(fù)載模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)測(cè)試

根據(jù)上面的分析及準(zhǔn)備，搭建的工程機(jī)械動(dòng)力系統(tǒng)負(fù)載模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)如圖7所示。將增量式PID控制程序?qū)懭肟刂破鳎⑦M(jìn)行測(cè)試。將現(xiàn)場(chǎng)采集到的負(fù)載數(shù)據(jù)(如圖8)導(dǎo)入上位機(jī)，進(jìn)行單泵加載試驗(yàn)，采集泵出口壓力如圖9所示，根據(jù)采集到的數(shù)據(jù)計(jì)算可知模擬負(fù)載相對(duì)于實(shí)際負(fù)載的誤差σ小于4．5%。工程機(jī)械動(dòng)力系統(tǒng)負(fù)載模擬如圖10所示。實(shí)際負(fù)載與模擬負(fù)載的誤差結(jié)果表明，此實(shí)驗(yàn)平臺(tái)可以準(zhǔn)確可靠地實(shí)現(xiàn)工程機(jī)械負(fù)載模擬，可以避免工程機(jī)械整車測(cè)試的繁瑣與人為因素、工況等不可控條件所導(dǎo)致的測(cè)試誤差，提高了測(cè)試的可信度。并進(jìn)行三泵時(shí)加載，測(cè)得轉(zhuǎn)速、扭矩、三個(gè)泵出口壓力，表明該負(fù)載模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)可以對(duì)大多數(shù)工程機(jī)械負(fù)載進(jìn)行模擬。

4結(jié)語(yǔ)

第6篇：系統(tǒng)辨識(shí)理論范文

關(guān)鍵詞：企業(yè)內(nèi)部; 建筑; 施工安全;控制系統(tǒng)；

Abstract: with the rapid development of our national economy, in order to ensure the construction safety and health, to create a safe, health, comfortable working environment, improve the construction safety production level, draw lessons from foreign construction safety management ideas and philosophy, and gradually formed a company safety production management control system concept.

Key words: enterprise; construction; construction safety; control system;

中圖分類號(hào)：TU7文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：2095-2104（2012）

1.1國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析

1.1.1建筑施工安全風(fēng)險(xiǎn)研究

工程建設(shè)安全風(fēng)險(xiǎn)是用事故的概率與事故所造成的經(jīng)濟(jì)損失的數(shù)量之間的關(guān)系來(lái)定義的。工程建設(shè)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)經(jīng)常和現(xiàn)場(chǎng)評(píng)價(jià)及事故危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)結(jié)合在一起的。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的方法主要有安全檢查表分析法、概率危險(xiǎn)評(píng)價(jià)法、可靠性分析法、事故引發(fā)和發(fā)展分析、事故順序評(píng)價(jià)程序、模糊矩陣法、直接數(shù)值估算法、人的認(rèn)知可靠性模型、維修人員行為模擬模型、作業(yè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)分析法、人為失誤率預(yù)測(cè)技術(shù)、成功可能性指數(shù)法等。借助故障樹、事件樹等方法建立風(fēng)險(xiǎn)樹也可實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的度量[3]。建筑工程項(xiàng)目是最為常見也是最為典型的項(xiàng)目類型，是項(xiàng)目管理的重點(diǎn)。建筑工程項(xiàng)目管理就是有步驟地對(duì)建設(shè)工程項(xiàng)目進(jìn)行高效率的計(jì)劃、組織、指導(dǎo)、控制，達(dá)到節(jié)約投資、縮短工期、保證質(zhì)量的目的。建筑工程項(xiàng)目具有特定的對(duì)象、時(shí)間的限制、資金的限制和經(jīng)濟(jì)性要求、一次性、特殊的組織和法律條件、復(fù)雜性和系統(tǒng)性等特點(diǎn)。

建筑工程項(xiàng)目的立項(xiàng)、分析和實(shí)施的全過(guò)程都存在不能預(yù)先確定的內(nèi)部和外部的干擾因素，這種干擾因素稱為工程風(fēng)險(xiǎn)。風(fēng)險(xiǎn)是隨機(jī)的，比如：建筑工程項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的隨機(jī)性;風(fēng)險(xiǎn)活動(dòng)開展和持續(xù)時(shí)間的隨機(jī)性;在風(fēng)險(xiǎn)活動(dòng)持續(xù)時(shí)間內(nèi)風(fēng)險(xiǎn)損失的隨機(jī)性，若不加以控制，風(fēng)險(xiǎn)的影響將會(huì)擴(kuò)大，甚至引起整個(gè)工程的中斷或報(bào)廢。例如:沈陽(yáng)某公司承建的太陽(yáng)廣場(chǎng)，由于對(duì)項(xiàng)目的融資風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)安全風(fēng)險(xiǎn)和事故損失成正比關(guān)系，與安全投入成反比。這種關(guān)系體現(xiàn)了安全風(fēng)險(xiǎn)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，是施工企業(yè)安全決策的基礎(chǔ)。

1.1.2建筑施工安全生產(chǎn)行為構(gòu)建與改進(jìn)研究綜述

安全生產(chǎn)行為既可以是針對(duì)具體的安全事故而建立的工作步驟和程序，也可以是針對(duì)某一類安全事故或全部可能發(fā)生的安全事故而建立的全部活動(dòng)序列。為了降低嚴(yán)重傷害事故的發(fā)生，一些研究部門設(shè)計(jì)了針對(duì)機(jī)械嚴(yán)重傷害、導(dǎo)致死亡墜落事件等事故的預(yù)防工作程序。

對(duì)安全生產(chǎn)行為改進(jìn)的研究，針對(duì)具體的安全事故而采取的“部分行為”改進(jìn)較多，Hinze通過(guò)對(duì)新工人和工人流動(dòng)率對(duì)安全的影響、增加工作中的監(jiān)控(如公司領(lǐng)導(dǎo)視察現(xiàn)場(chǎng))與改善安全狀況的關(guān)系、安全監(jiān)理的作用、安全計(jì)劃的作用、分包方控制等方面作了大量的實(shí)際調(diào)查和比較研究，得到的結(jié)論是：承包商雇傭一個(gè)工人的時(shí)間超過(guò)一年，工人的安全表現(xiàn)會(huì)大大提高，時(shí)間越長(zhǎng)越安全；施工現(xiàn)場(chǎng)距離總部近的工程安全狀況較好;現(xiàn)場(chǎng)安全監(jiān)理的情緒和權(quán)限對(duì)事故的發(fā)生有正比關(guān)系；安全計(jì)劃會(huì)導(dǎo)致事故率降低等。

1.2系統(tǒng)辨識(shí)的方法

從實(shí)用的角度來(lái)看，系統(tǒng)辨識(shí)就是從一組模型中選擇一個(gè)模型，按照某種準(zhǔn)則，使之能最好地?cái)M合由系統(tǒng)的輸人輸出觀測(cè)數(shù)據(jù)體現(xiàn)出的實(shí)際系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)或靜態(tài)特性[7]。

1.2.1基于遺傳算法的系統(tǒng)辨識(shí)

遺傳算法是一種新興的優(yōu)化算法，是建立在自然選擇和自然遺傳學(xué)機(jī)理基礎(chǔ)上的迭代自適應(yīng)概率性算法，由于具有不受函數(shù)性質(zhì)制約、全方位搜索及全局收斂等諸多優(yōu)點(diǎn)，得到了日益廣泛的應(yīng)用。將遺傳算法用于線性離散系統(tǒng)的在線辨識(shí)。

1.2.2基于模糊邏輯的系統(tǒng)辨識(shí)方法

模糊邏輯建模方法的主要容可分為兩個(gè)層次，一是模型結(jié)構(gòu)的辨識(shí)，另一個(gè)是模型參數(shù)的估計(jì)。模糊樹模型(FT模型)是利用二叉樹結(jié)構(gòu)描述輸入空間模糊劃分的模糊建模方法，它既克服了模糊建模中輸入空間劃分的復(fù)雜性，又使得分段函數(shù)在相交處平滑過(guò)渡，因而能更好地逼近復(fù)雜系統(tǒng)其主要特點(diǎn)是建模精度高、計(jì)算量小。把遺傳算法應(yīng)用于模糊樹的建立就是以模糊樹模型作為個(gè)體，采用矩陣編碼方式，利用遺傳算法在整個(gè)模型空間搜索最優(yōu)模糊樹。

1.2.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)辨識(shí)方法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是2O世紀(jì)末迅速發(fā)展起來(lái)的一門高技術(shù)由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的非線性映射能力、自學(xué)習(xí)適應(yīng)能力和并行信息處理能力，為解決未知不確定非線性系統(tǒng)的辨識(shí)問(wèn)題提供了一條新的思路。在辨識(shí)非線性系統(tǒng)時(shí)，我們可以根據(jù)非線性靜態(tài)系統(tǒng)或動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)結(jié)構(gòu)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所具有的對(duì)任意非線性映射的任意逼近能力，來(lái)模擬實(shí)際系統(tǒng)的輸入輸出關(guān)系，而利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)，自適應(yīng)能力，可以方便地給出工程上易于實(shí)現(xiàn)的學(xué)習(xí)算法，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練得到系統(tǒng)的正向或逆向模型。

2研究方案

2.1 研究目的

（1）提出了基于安全事故機(jī)理分析的安全生產(chǎn)行為分析理論，為安全生產(chǎn)行為的系統(tǒng)構(gòu)建提供了直接基礎(chǔ)。（2）系統(tǒng)地構(gòu)建了工程建設(shè)安全生產(chǎn)行為體系，改變了離散的安全管理活動(dòng)，使安全生產(chǎn)行為系統(tǒng)化，對(duì)全面系統(tǒng)地控制安全風(fēng)險(xiǎn)、提高安全管理效果提供了思路。（3）結(jié)合施工工效學(xué)原理對(duì)安全生產(chǎn)行為的控制進(jìn)行了研究，為解施工企業(yè)進(jìn)行安全生產(chǎn)工作提供依據(jù)。

2.2 研究?jī)?nèi)容

1）施工項(xiàng)目危險(xiǎn)源的辨識(shí)和檢測(cè)研究

從施工項(xiàng)目危險(xiǎn)源的特點(diǎn)出發(fā)，整理出一套基于初始辨識(shí)、自辨識(shí)和動(dòng)態(tài)辨識(shí)方法的危險(xiǎn)源辨識(shí)方法提出對(duì)不同層次的危險(xiǎn)源，不同類型的危險(xiǎn)源，需要采用不同的檢測(cè)方法作為辨識(shí)的輔助手段。

2）施工項(xiàng)目危險(xiǎn)源的萌生機(jī)理應(yīng)用研究

通過(guò)對(duì)施工項(xiàng)目危險(xiǎn)源的萌生機(jī)理研究，闡述施工項(xiàng)目危險(xiǎn)源控制的本質(zhì)安全化技術(shù)，達(dá)到從源頭杜絕或者減少危險(xiǎn)源數(shù)量的目的同時(shí)，對(duì)工程緊急事態(tài)下的危險(xiǎn)源或易于導(dǎo)致事故對(duì)誘因的脆弱性的危險(xiǎn)源控制做了應(yīng)急管理研究。

3）危險(xiǎn)源動(dòng)態(tài)診斷研究

在施工階段的日常危險(xiǎn)源管理階段，構(gòu)建了基于安全網(wǎng)絡(luò)計(jì)劃技術(shù)的危險(xiǎn)源實(shí)時(shí)診斷模型。它以空間范圍和時(shí)間階段劃分為依據(jù)，對(duì)特定系統(tǒng)內(nèi)的施工項(xiàng)目危險(xiǎn)源的危險(xiǎn)性進(jìn)行分析評(píng)價(jià)和控制。

第7篇：系統(tǒng)辨識(shí)理論范文

關(guān)鍵詞：數(shù)字濾波；混凝土檢測(cè)；傳感器補(bǔ)償方法 1 前言

混凝土材料是最為普遍的建筑材料，因其在建筑中的應(yīng)用最為廣泛所以混凝土的質(zhì)量就成為了質(zhì)量控制和檢驗(yàn)的重點(diǎn)對(duì)象。從結(jié)構(gòu)看，混凝土是一種非均勻的介質(zhì)，內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜隨機(jī)性明顯，而聲波理論的研究范疇往往針對(duì)的是均勻的介質(zhì)，因此超聲波在混凝土中的傳播具有衰減大、指向性差、波形復(fù)雜等特征，給超聲波檢測(cè)帶來(lái)了較大的困難，尤其復(fù)雜的波形讓識(shí)別有效波十分困難。利用科學(xué)的方式對(duì)混凝土的質(zhì)量進(jìn)行檢測(cè)始終是技術(shù)人員研究的方向。目前超聲波作為無(wú)損檢測(cè)的技術(shù)手段應(yīng)用于混凝土的檢測(cè)中，在操作過(guò)程中為了獲得較好的信號(hào)回應(yīng)提高信噪比，通常利用傳感器的諧波頻率作為探測(cè)的主要頻段。但是在利用諧振頻率時(shí)往往會(huì)帶來(lái)一種負(fù)面影響，尤其是余振的干擾經(jīng)常會(huì)造成反射信號(hào)監(jiān)測(cè)失真，對(duì)于反射信號(hào)的提取和失敗造成干擾而降低分辨效果，從而影響檢測(cè)結(jié)果。因此在研究中技術(shù)人員發(fā)現(xiàn)利用數(shù)字濾波的方式可以有效的對(duì)超聲波傳感器的頻響特征進(jìn)行補(bǔ)償，以此獲得較為準(zhǔn)確的檢測(cè)信號(hào)，并獲得了成功。

2 數(shù)字補(bǔ)償濾波原理

數(shù)字補(bǔ)償?shù)幕驹砭褪窃O(shè)定一個(gè)非理想的響應(yīng)特征存在的系統(tǒng)，這里的數(shù)字補(bǔ)償濾波就成為了一個(gè)傳感器系統(tǒng)的辨識(shí)和濾波的問(wèn)題，其核心思想就是系統(tǒng)輸入和輸出作為井基礎(chǔ)參數(shù)，利用數(shù)學(xué)方式求出系統(tǒng)的離散轉(zhuǎn)移函數(shù)模型，進(jìn)而求出逆向系統(tǒng)，以此對(duì)探測(cè)過(guò)程中得到的信號(hào)進(jìn)行濾波，就完成了對(duì)傳感器的補(bǔ)償。

在分析和計(jì)算中，設(shè)定一個(gè)線性移動(dòng)不變的系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特征可以利用常系數(shù)差分方程來(lái)進(jìn)行描述，利用對(duì)各種常系數(shù)的取值和變換就可獲得應(yīng)系統(tǒng)的轉(zhuǎn)移函數(shù)，并利用數(shù)學(xué)方式中系統(tǒng)辨識(shí)算法來(lái)獲得前面所設(shè)定的非理想測(cè)量系統(tǒng)，然后就可以獲得逆向系統(tǒng)相關(guān)的參數(shù)。此時(shí)因?yàn)榫€性系統(tǒng)都可以利用一個(gè)最小相位系統(tǒng)和一個(gè)全通系統(tǒng)的級(jí)聯(lián)而建立一個(gè)最小相位系統(tǒng)模型。因此只有讓分線性測(cè)量系統(tǒng)為最小相位，就可以保證獲得相應(yīng)的準(zhǔn)確而穩(wěn)定的因果系統(tǒng)。最后將系統(tǒng)級(jí)聯(lián)在探測(cè)系統(tǒng)中，既可以獲得一個(gè)相互對(duì)應(yīng)的輸入和輸出信號(hào)，因?yàn)榻⒌南到y(tǒng)是可逆的，因此第一個(gè)系統(tǒng)濾波后就通過(guò)第二個(gè)系統(tǒng)消除了第一個(gè)系統(tǒng)的濾波效果，使得信號(hào)可以得到矯正和補(bǔ)償，實(shí)際上就相當(dāng)于沒(méi)有經(jīng)過(guò)系統(tǒng)而發(fā)生改變。

3 補(bǔ)償模型建立 在驗(yàn)證理論時(shí)，試驗(yàn)的對(duì)象是50kHz的商用超聲波傳感器，利用上述的理論建立一個(gè)模型對(duì)其進(jìn)行評(píng)估。50kHz是一個(gè)非常低的無(wú)損檢測(cè)用頻率，因?yàn)槠洳ㄩL(zhǎng)較大，在實(shí)際的檢測(cè)中這個(gè)頻率可以相對(duì)減少結(jié)構(gòu)性噪聲并增加測(cè)量的深度，但是應(yīng)用中往往在諧振工作頻率下反射信號(hào)都會(huì)被淹沒(méi)在傳感器的余振中而無(wú)法識(shí)別，所以在混凝土檢測(cè)中應(yīng)用較少。

針對(duì)此種問(wèn)題，試驗(yàn)對(duì)超聲波傳感器進(jìn)行了系統(tǒng)建模和補(bǔ)償。先將一組輸入和輸出信號(hào)當(dāng)做是系統(tǒng)辨識(shí)的數(shù)據(jù)，其信號(hào)從一個(gè)傳感器到另一傳感器的發(fā)送和接收過(guò)程中，即信號(hào)在介質(zhì)中傳播后信號(hào)不僅僅會(huì)受到傳感器的影響，還會(huì)因?yàn)榻橘|(zhì)差異而不同，這樣建立起來(lái)的模型是不能準(zhǔn)確的反應(yīng)傳感器系統(tǒng)的相應(yīng)特征的。因此試驗(yàn)選擇水為介質(zhì)材料，主要是其均勻、各項(xiàng)同性的特征適合為超聲波研究創(chuàng)造穩(wěn)定的介質(zhì)環(huán)境，便于分析。在水中超聲波只有幅度上的衰弱，此種衰減對(duì)建模的影響可以在建模的時(shí)候通過(guò)輸入信號(hào)的幅度來(lái)彌補(bǔ)，這樣信號(hào)中的不良效果就完全來(lái)自與傳感器系統(tǒng)本身，使得建模的相對(duì)獨(dú)立的研究傳感器系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。

試驗(yàn)中將激勵(lì)信號(hào)設(shè)定在一個(gè)高斯函數(shù)調(diào)制的余弦波，其信號(hào)的主頻、高斯波的脈沖系數(shù)，波形發(fā)射周期中波包的位置參數(shù)等作為其激勵(lì)信號(hào)的基本參數(shù)。選用實(shí)際波形和頻譜，檢測(cè)系統(tǒng)組成由信號(hào)產(chǎn)生和發(fā)射部分、傳感器、信號(hào)接收及顯示部分組成。采集信號(hào)的時(shí)候選用的是深度固定的水容器，防止反射波包的相互干擾，方便反射波包的獲取。在信號(hào)采用中，第一個(gè)波包就是一次地面反射的波包，將其與激勵(lì)信號(hào)相比較可以開出波包經(jīng)過(guò)介質(zhì)而改變。

在得到傳感器輸入和輸出的信息后，應(yīng)先對(duì)輸入信號(hào)的的波形進(jìn)行調(diào)制，即將輸入信號(hào)按照輸入信號(hào)的第一個(gè)波峰比值進(jìn)行幅度調(diào)制，這樣就可以調(diào)整而消除水對(duì)信號(hào)的衰弱影響。然后參照系統(tǒng)辨識(shí)算法對(duì)傳感器進(jìn)行建模，獲得轉(zhuǎn)移函數(shù)的比值，對(duì)應(yīng)的測(cè)量值就可利用圖表描述出來(lái)，試驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)50kHz附近沒(méi)有平坦的通道帶，這就是引起測(cè)量失真的主要因素。這樣既可獲得逆向系統(tǒng)并將其加入到探測(cè)系統(tǒng)中，完成補(bǔ)償濾波。這個(gè)過(guò)程可以利用軟件工具完成，但是在模型計(jì)算的時(shí)候，階數(shù)的選擇十分重要，過(guò)小或者過(guò)大都會(huì)導(dǎo)致模型估計(jì)的誤差增加，甚至是系統(tǒng)不穩(wěn)定，就是去了建模的意義。

試驗(yàn)中經(jīng)過(guò)比較選擇用5階評(píng)估方式，這樣既可以滿足系統(tǒng)建模的要求，也可控制誤差在接收范圍內(nèi)。在系統(tǒng)中增加了補(bǔ)償信號(hào)后，測(cè)試表明補(bǔ)償信號(hào)和原始信號(hào)之間十分接近，這就可以認(rèn)為其主體部分補(bǔ)償成功。因此在模型計(jì)算中還會(huì)出現(xiàn)一些誤差，因此會(huì)產(chǎn)生雜波的情況，但是進(jìn)一步研究表明雜波對(duì)測(cè)試不會(huì)產(chǎn)生較大的負(fù)面影響。

4 型實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

完成補(bǔ)償模擬后，就可以將補(bǔ)償系統(tǒng)應(yīng)用到實(shí)際的檢測(cè)中，以檢驗(yàn)系統(tǒng)的可靠性，在實(shí)際測(cè)量中利用一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的混凝土試塊。長(zhǎng)寬高分別為：500mm、300mm、200mm；利用對(duì)測(cè)法沿著長(zhǎng)度方向?qū)υ噳K進(jìn)行超聲波掃描，并計(jì)算出平均的聲速。因?yàn)槎鄶?shù)的混凝土結(jié)構(gòu)其測(cè)量的面都為一個(gè)，所以模擬實(shí)際采用的是單面法測(cè)量，試驗(yàn)中采用單面法測(cè)出試塊的厚度和超聲波速度。

按照規(guī)范的單面法測(cè)量，利用甘油將發(fā)射傳感器耦合固定在測(cè)試結(jié)構(gòu)的表面，然后先將接收傳感器設(shè)置在距離發(fā)射器50mm的位置，兩個(gè)傳感器德爾中心距離是根據(jù)其外徑而定，然后按照步長(zhǎng)20mm來(lái)移動(dòng)接收端，進(jìn)行不同位置的6次檢測(cè)，每個(gè)位置的波形都應(yīng)采集記錄，著過(guò)程需要保證接收傳感器與測(cè)試結(jié)構(gòu)耦合良好。然后將采集到的波形通過(guò)補(bǔ)償濾波系統(tǒng)進(jìn)行處理，并與原信號(hào)進(jìn)行對(duì)比，這樣就可以看出混疊在表面直達(dá)波的余振中的反射波。在深入分析時(shí)選取了一組信號(hào)進(jìn)行比較，將平測(cè)法與對(duì)測(cè)聲速相比較，精度可以滿足實(shí)際測(cè)量的需求。因此此種補(bǔ)償方法是可以在實(shí)際中獲得較好的效果的。

5 結(jié)語(yǔ)

利用數(shù)字濾波的傳感器補(bǔ)償措施是利用了數(shù)學(xué)方式來(lái)降低傳感器系統(tǒng)對(duì)信號(hào)的諧振效應(yīng)，提高距離分辨能力。通過(guò)前面的分析和試驗(yàn)，并在實(shí)際的測(cè)量中利用此種方法進(jìn)行測(cè)試都獲得了較好的效果。使用補(bǔ)償濾波器后，反射信號(hào)的解析和分離效率得到了提高，最終的測(cè)了誤差很小，因此可以認(rèn)為此種方式可以彌補(bǔ)低頻超聲波在混凝土測(cè)量中產(chǎn)生的誤差。 參考文獻(xiàn)

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[2]曾繁標(biāo).混凝土超聲波法檢測(cè)新技術(shù)的應(yīng)用[J].廣東科技,2008,(10)

第8篇：系統(tǒng)辨識(shí)理論范文

【關(guān)鍵詞】雙閉環(huán)直流調(diào)速 系統(tǒng)建模 參數(shù)辨識(shí) Hammerstein模型 類等效

【中圖分類號(hào)】G 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A

【文章編號(hào)】0450-9889（2016）06C-0188-03

自動(dòng)化生產(chǎn)線上的許多生產(chǎn)機(jī)械要求在一定的范圍內(nèi)既能保證具有良好的穩(wěn)態(tài)、動(dòng)態(tài)性能，又能夠?qū)崿F(xiàn)速度的平滑調(diào)節(jié)，雙閉環(huán)直流調(diào)速系統(tǒng)由于其調(diào)速范圍廣、靜差率小、穩(wěn)定性好等特點(diǎn)，在電力拖動(dòng)自動(dòng)控制系統(tǒng)中被廣泛應(yīng)用。

但是由于該調(diào)速系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)復(fù)雜，控制器的可調(diào)參數(shù)較多，使得雙閉環(huán)直流調(diào)速系統(tǒng)在設(shè)計(jì)和校正上存在較大的困難。雙閉環(huán)直流調(diào)速系統(tǒng)經(jīng)過(guò)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與仿真驗(yàn)證，得到一個(gè)理論上的參數(shù)設(shè)置，但是應(yīng)用于現(xiàn)場(chǎng)后，常常由于負(fù)載和電機(jī)勵(lì)磁變化、交流電源電壓波動(dòng)、放大器輸出電壓漂移等干擾因素，導(dǎo)致轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)效果不好，運(yùn)行情況與理想設(shè)計(jì)值有較大的誤差。因此為保障系統(tǒng)的正常運(yùn)行，還需要結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)情況進(jìn)行微調(diào)，通常采用經(jīng)驗(yàn)法和湊試法達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。同時(shí)，為了更好的對(duì)該調(diào)速系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)和動(dòng)態(tài)性能進(jìn)行分析，還需要將現(xiàn)場(chǎng)湊試穩(wěn)定后的系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型還原出來(lái)。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于雙閉環(huán)直流調(diào)速系統(tǒng)的建模及參數(shù)辨識(shí)進(jìn)行了大量的研究，目前對(duì)DLM系統(tǒng)建模的方法主要有兩種：一是借鑒智能控制體系中關(guān)于復(fù)雜對(duì)象進(jìn)行精確建模的“類等效”簡(jiǎn)化建模法，這種方法通過(guò)采用各類改進(jìn)的遺傳算法，對(duì)建立的雙閉環(huán)直流調(diào)速系統(tǒng)的非線性狀態(tài)空間模型的參數(shù)進(jìn)行辨識(shí)；第二種是借助軟件模擬和數(shù)據(jù)分析建立系統(tǒng)模型的方法，例如有學(xué)者提出針對(duì)雙閉環(huán)直流調(diào)速系統(tǒng)的性能對(duì)直流電機(jī)及機(jī)械負(fù)載對(duì)象參數(shù)依賴性大的問(wèn)題，提出一種基于電機(jī)機(jī)理模型的參數(shù)辨識(shí)與調(diào)節(jié)器自整定的方法；有學(xué)者提出在Matlab/xPC目標(biāo)環(huán)境下使用遞推最小二乘法對(duì)某型直流電機(jī)進(jìn)行參數(shù)的在線辨識(shí)，獲得某工作轉(zhuǎn)速下的動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)圖參數(shù)，再針對(duì)該結(jié)構(gòu)圖，在Simulink環(huán)境下對(duì)速度調(diào)節(jié)器和電流調(diào)節(jié)器的PI調(diào)節(jié)器參數(shù)進(jìn)行整定和仿真，達(dá)到滿意效果。

本文通過(guò)借鑒“類等效”的方法建立雙閉環(huán)直流調(diào)速系統(tǒng)的基于傳遞函數(shù)的簡(jiǎn)化等效模型，采用動(dòng)態(tài)分離的類Hammerstein模型參數(shù)辨識(shí)方法得到其等效模型結(jié)構(gòu)的參數(shù)，既能在一定程度上逼近系統(tǒng)模型結(jié)構(gòu)，又能觀測(cè)到飽和非線性和死區(qū)非線性等系統(tǒng)非線性環(huán)節(jié)的動(dòng)態(tài)性能變化情況。

一、雙閉環(huán)直流調(diào)速系統(tǒng)（DLM）的建模

（一）雙閉環(huán)直流調(diào)速系統(tǒng)簡(jiǎn)介

無(wú)靜差雙閉環(huán)直流調(diào)速系統(tǒng)電路結(jié)構(gòu)原理如圖1所示。

測(cè)速發(fā)電機(jī)TG測(cè)量電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速，以電壓形式Un輸出，該轉(zhuǎn)速電壓Un與給定電壓Un*比較后得到轉(zhuǎn)速偏差Un，經(jīng)放大器放大后作為電力電子變換器的控制電壓UC，UPE輸出可控直流電壓Ud0，用以調(diào)節(jié)電機(jī)轉(zhuǎn)速，最終使得電機(jī)轉(zhuǎn)速與設(shè)定速度一致。

同時(shí)，引入電流截止負(fù)反饋ACR來(lái)限制動(dòng)態(tài)過(guò)程的沖擊電流；轉(zhuǎn)速電壓、電流與給定電壓、電流的比較和放大環(huán)節(jié)使用輸出帶有限幅的PI調(diào)節(jié)器以獲得良好的靜、動(dòng)態(tài)特性。

（二）雙閉環(huán)直流調(diào)速系統(tǒng)的數(shù)學(xué)建模

根據(jù)系統(tǒng)的工作原理以及圖1各個(gè)環(huán)節(jié)輸入輸出之間的關(guān)系，計(jì)算雙閉環(huán)直流調(diào)速系統(tǒng)各模塊的傳遞函數(shù)，其中：

轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)器ASR：

電流調(diào)節(jié)器ACR：

檢測(cè)環(huán)節(jié)中直流閉環(huán)調(diào)速系統(tǒng)的測(cè)速反饋環(huán)節(jié)和電流截止負(fù)反饋環(huán)節(jié)的響應(yīng)都可以認(rèn)為是瞬時(shí)的，因此這兩個(gè)環(huán)節(jié)的傳遞函數(shù)就是它們的放大倍數(shù)，即測(cè)速裝置電壓放大倍數(shù)為α，電流檢測(cè)裝置電流放大倍數(shù)為β。

連接各個(gè)環(huán)節(jié)的傳遞函數(shù)表達(dá)式，得到該系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)框圖，如圖2所示：

（三）基于“類等效”的DLM系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖等效化簡(jiǎn)

要對(duì)雙閉環(huán)直流調(diào)速系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖進(jìn)行等效化簡(jiǎn)，必須先熟悉其起動(dòng)過(guò)程，圖3所示為雙閉環(huán)直流調(diào)速系統(tǒng)的起動(dòng)過(guò)程曲線：

目前有研究成果詳細(xì)介紹了該系統(tǒng)起動(dòng)過(guò)程中轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)器ASR和電流調(diào)節(jié)器ACR的工作原理?；凇邦惖刃А蹦Ｐ秃?jiǎn)化的方法，在第I階段，即電流上升（0-t1）時(shí)間段，由于其電流變化迅速，使得整個(gè)過(guò)程時(shí)間非常短，轉(zhuǎn)速變化不大，因此我們把這一階段的影響忽略不計(jì)；在第II階段，即恒流升速（t1-t2）時(shí)間段，ASR始終在飽和狀態(tài)，轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)器相當(dāng)于開環(huán)，ACR起主要調(diào)節(jié)作用，不應(yīng)飽和，為使轉(zhuǎn)速和電流呈線性增長(zhǎng)，可以把系統(tǒng)中電機(jī)與電流環(huán)等效為一個(gè)積分環(huán)節(jié)，并設(shè)積分時(shí)間常數(shù)為T2；第III階段，即轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)（t2以后）時(shí)間段，ASR退出飽和，起主導(dǎo)調(diào)節(jié)作用，轉(zhuǎn)速仍然上升至t-t3時(shí)達(dá)到峰值，此后減速直至穩(wěn)定，而轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)器ACR則作為一個(gè)電流隨動(dòng)子系統(tǒng)，力圖使Id盡快地跟隨其給定值Ui*。

通過(guò)以上的分析看出，轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)器經(jīng)歷了不飽和―飽和―退出飽和三個(gè)狀態(tài)，考慮采用一個(gè)比例、積分和飽和非線性環(huán)節(jié)來(lái)等效表示W(wǎng)ASR。設(shè)比例系數(shù)為K，積分時(shí)間常數(shù)T1，飽和非線性環(huán)節(jié)的線性域?qū)挾葹?，則雙閉環(huán)調(diào)速系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)圖可以簡(jiǎn)化等效為圖4：

根據(jù)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖，可以得到輸入為控制電壓Un*，輸出為電機(jī)轉(zhuǎn)速n（r/min）的雙閉環(huán)直流調(diào)速系統(tǒng)等效線性模型為一個(gè)二階線性系統(tǒng)，其傳遞函數(shù)為：

（四）DLM系統(tǒng)的非線性模型分析

等效模型的傳遞函數(shù)計(jì)算中并沒(méi)有涉及ASR的飽和非線性環(huán)節(jié)。

而在本文簡(jiǎn)化等效的雙閉環(huán)直流調(diào)速系統(tǒng)中，為將轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)階段時(shí)的ASR限制在不飽和狀態(tài)，要求轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)器的輸出Ui*必須滿足： ，即存在飽和非線性環(huán)節(jié)。

同時(shí)，在進(jìn)行轉(zhuǎn)速測(cè)量時(shí)，測(cè)速發(fā)電機(jī)的輸出電壓與輸入轉(zhuǎn)速應(yīng)該成正比，但是若遇到電刷壓降的情況，則只有在轉(zhuǎn)速超過(guò)一定值之后才會(huì)有電壓輸出，導(dǎo)致了一定的電壓、轉(zhuǎn)速關(guān)系的死區(qū)。

在傳遞函數(shù)式所滿足的線性模型的基礎(chǔ)上，加入非線性環(huán)節(jié)（不飽和限制、死區(qū)誤差），就得到了包含線性和非線性特性的整體控制對(duì)象模型，如圖5。該模型可以用分段多項(xiàng)式類Hammerstein模型進(jìn)行描述，通過(guò)動(dòng)態(tài)分離辨識(shí)算法實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)線性和非線性部分解耦辨識(shí)，特別是重構(gòu)出中間信號(hào)Ui*，可以觀測(cè)雙閉環(huán)調(diào)速系統(tǒng)轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)階段輸出電壓飽和非線性的非飽和區(qū)動(dòng)態(tài)變化。

二、基于Hammerstein模型的DLM系統(tǒng)參數(shù)辨識(shí)方法

從前一部分的分析可以看出，雙閉環(huán)直流調(diào)速系統(tǒng)中即包含串聯(lián)結(jié)構(gòu)的非線性因素，又包含反饋結(jié)構(gòu)的非線性因素，因此不能以簡(jiǎn)單的線性模型進(jìn)行等效。從線性動(dòng)力學(xué)、死區(qū)非線性誤差以及飽和非線性的作用順序上，可將雙閉環(huán)直流調(diào)速系統(tǒng)在結(jié)構(gòu)上大致等效為靜態(tài)非線性模塊在前，動(dòng)態(tài)線性模塊在后的串聯(lián)結(jié)構(gòu)，這樣就可以利用Hammerstein模型結(jié)構(gòu)特性，通過(guò)單一的輸入輸出信號(hào)實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)線性和非線性參數(shù)的辨識(shí)。同時(shí)，通過(guò)辨識(shí)后獲得的中間信號(hào)可等效于系統(tǒng)ASR的輸出-電機(jī)與電流環(huán)的輸入信號(hào)，以區(qū)分系統(tǒng)的線性和非線性特性，從而達(dá)到對(duì)線性和非線性模型進(jìn)行解耦的目的。

Hammerstein模型中的線性部分表示如下：

考慮到飽和非線性和死區(qū)非線性在系統(tǒng)中存在非對(duì)稱特性，Hammerstein模型中的非線性部分采用分段多項(xiàng)式函數(shù)來(lái)表示，非線性部分的輸入輸出關(guān)系為：

式中，fk、gk為非線性系數(shù)；r為多項(xiàng)式的階次。

定義分段函數(shù)

中間信號(hào)x（t）可以寫為：

考慮典型情況，取b0=0，整理成線性回歸的形式，即：

其中回歸向量 和待估計(jì)參數(shù)向量如下：

的中間輸入變量x（k）是不可測(cè)量的值，采用迭代過(guò)程進(jìn)行估計(jì)。

三、實(shí)驗(yàn)與仿真

以圖6所示的雙閉環(huán)直流調(diào)速系統(tǒng)為參考案例，根據(jù)穩(wěn)定系統(tǒng)特性，為便于觀察響應(yīng)的過(guò)渡過(guò)程，輸入信號(hào)Ui*=5V，非線性環(huán)節(jié)電流限幅值為8A。

運(yùn)行之后，數(shù)據(jù)通過(guò)Scope傳遞到工作空間，根據(jù)等效，該系統(tǒng)變換為Hammertein模型結(jié)構(gòu)中的線性階次na=2，nb=2。為了計(jì)算簡(jiǎn)便，取非線性部分多項(xiàng)式階次r=3，采用最小二乘迭代算法，得到Hammerstein模型線性部分的參數(shù)估計(jì)值見表1，同時(shí)得到等效Hammerstein模型的輸出轉(zhuǎn)速和電流見圖7、8。仿真結(jié)果表明，采用Hammerstein模型的非線性辨識(shí)方法具備一定的系統(tǒng)辨識(shí)精度，可以為雙閉環(huán)直流調(diào)速系統(tǒng)控制器的設(shè)計(jì)提供可靠依據(jù)。

本文針對(duì)雙閉環(huán)直流調(diào)速系統(tǒng)中的線性部分和飽和非線性特性，分別進(jìn)行了建模和分析，借鑒“類等效”的思想，將電流調(diào)節(jié)器等效為一個(gè)比例、積分和飽和非線性環(huán)節(jié)，經(jīng)過(guò)化簡(jiǎn)提出了使用基于分段多項(xiàng)式的Hammerstein模型來(lái)等效雙閉環(huán)直流調(diào)速系統(tǒng)的思路，實(shí)驗(yàn)中將等效的H系統(tǒng)的線性和非線性特性進(jìn)行了動(dòng)態(tài)分離，并采用迭代最小二乘法對(duì)非線性模型參數(shù)進(jìn)行了估計(jì)。仿真結(jié)果表明，采用Hammerstein模型的非線性辨識(shí)方法具備一定的系統(tǒng)辨識(shí)精度，可以為雙閉環(huán)直流調(diào)速系統(tǒng)控制器的設(shè)計(jì)提供可靠依據(jù)。

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第9篇：系統(tǒng)辨識(shí)理論范文

【關(guān)鍵詞】 類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎；證候；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；非線性建模

證候是一個(gè)非線性復(fù)雜系統(tǒng)，中醫(yī)證候的診斷過(guò)程，實(shí)質(zhì)上是由臨床收集到的各種癥狀，通過(guò)分析歸納，獲得證型診斷的過(guò)程，這個(gè)過(guò)程，可以看作是一個(gè)從觀察指標(biāo)到證型診斷的非線性映射過(guò)程，用非線性數(shù)學(xué)模型可以充分模擬?；诤谙浣Y(jié)構(gòu)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks，ANN)具有強(qiáng)大的非線性擬合能力，能夠任意精度逼近非線性函數(shù)，因此，我們將其用于類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎(rehumatoid arthritis，RA)證候的非線性建模研究。

1 臨床資料

本研究采用中國(guó)中醫(yī)科學(xué)院望京醫(yī)院提供的765例RA臨床證候資料。參考《中藥新藥臨床研究指導(dǎo)原則(試行)》[1]、文獻(xiàn)整理結(jié)果及專家經(jīng)驗(yàn)，制定臨床觀察表。共觀察183個(gè)癥狀、體征，每個(gè)癥狀按無(wú)、輕、中、重分別記為0、1、2、3分；并同時(shí)給出肝腎不足證、寒濕阻絡(luò)證、瘀血阻絡(luò)證、氣血兩虛證、痰瘀阻絡(luò)證、陰虛內(nèi)熱證、熱毒蘊(yùn)結(jié)證、寒熱錯(cuò)雜證、脾腎陽(yáng)虛證等10個(gè)基本證型的診斷。從上述病例中抽取臨床癥狀和證型診斷構(gòu)成樣本集合，作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和測(cè)試樣本。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程中，癥狀向量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量，證型診斷分別對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出向量。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理及病例分組

先對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，使處理后的輸入輸出信息均在(0，1)區(qū)間。對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析，主成分的選擇標(biāo)準(zhǔn)定為95%。數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)主成分分析，前98個(gè)主成分的貢獻(xiàn)率涵蓋了總共183個(gè)指標(biāo)的95.035%的信息，故我們?nèi)∏?8個(gè)主成分作為進(jìn)一步分析的指標(biāo)。通過(guò)主成分分析，輸入向量從183個(gè)減至98個(gè)。可見原始數(shù)據(jù)有很大的冗余。

將765例樣本隨機(jī)分為A、B、C 3組，每組255例。依次選取其中兩組作為訓(xùn)練集，另一組作為測(cè)試集，共循環(huán)3次。

2.2 建立基于共軛梯度下降算法的類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎證候BP網(wǎng)絡(luò)模型

2.2.1 類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎證候BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)

在MATLAB7.0環(huán)境下，建立基于共軛梯度下降算法的三層前向BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。該模型包括輸入層、隱層和輸出層，其中輸入層包含183個(gè)輸入神經(jīng)元；隱層有2個(gè)，各包含100個(gè)神經(jīng)元；輸出層包含10個(gè)輸出神經(jīng)元。兩個(gè)隱層之間通過(guò)正切S型傳遞函數(shù)(tansig)連接，隱層與輸出層之間用對(duì)數(shù)S型傳遞函數(shù)(logsig)連接。設(shè)定該網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)誤差小于0.01，最大迭代次數(shù)500次。

2.2.2 類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎證候BP網(wǎng)絡(luò)的輸出方式

將具有肝腎不足證、寒濕阻絡(luò)證、瘀血阻絡(luò)證、氣血兩虛證、痰瘀阻絡(luò)證、陰虛內(nèi)熱證、熱毒蘊(yùn)結(jié)證、寒熱錯(cuò)雜證、脾腎陽(yáng)虛證等10種證型診斷樣本的期望輸出值分別定為(0，1，0，0，0，0，0，0， 0，0)，……，(0，0，0，0，0，0，0，0，0，1)。預(yù)測(cè)整合輸出值為(0， 0.2，0.4，0.6，0.8，1)，這6個(gè)數(shù)值分別對(duì)應(yīng)原始輸出值的(0－0.1，0.1－0.3，0.3－0.5，0.5－0.7，0.7－0.9，0.9－1)區(qū)間的數(shù)值。整合輸出值≤0.4為診斷不成立，≥0.6為診斷成立。

2.2.3 基于共軛梯度下降算法的類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎證候BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練

網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的初始值取為[-0.5，+0.5]上均勻分布的隨機(jī)數(shù)，利用train函數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，第1次訓(xùn)練經(jīng)過(guò)89次迭代以后，網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)誤差降至0.009 450 59；第2次訓(xùn)練經(jīng)過(guò)56次迭代后，網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)誤差降至0.009 423 47；第3次訓(xùn)練經(jīng)過(guò)58次迭代以后，網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)誤差降至0.009 174 36。上述數(shù)值均小于規(guī)定的最小誤差0.01，提示網(wǎng)絡(luò)趨于穩(wěn)定，網(wǎng)絡(luò)性能達(dá)標(biāo)，訓(xùn)練自動(dòng)停止。

2.2.4 類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎證候BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的測(cè)試

該網(wǎng)絡(luò)模型的權(quán)值趨穩(wěn)，訓(xùn)練結(jié)束后，分3次分別對(duì)1/3測(cè)試樣本做檢驗(yàn)。規(guī)定單證陽(yáng)性診斷的符合情況為單證特異性；所有單證診斷的符合情況為單證準(zhǔn)確率；病例的全部證型診斷符合情況為診斷準(zhǔn)確率。即：?jiǎn)巫C特異性(%)＝預(yù)測(cè)輸出所有單證陽(yáng)性符合例數(shù)/期望輸出所有單證陽(yáng)性例數(shù)×100%；單證準(zhǔn)確率(%)＝預(yù)測(cè)輸出所有單證符合例數(shù)/期望輸出所有單證例數(shù)×100%；診斷準(zhǔn)確率(%)＝預(yù)測(cè)輸出符合例數(shù)/所有病例數(shù)×100%。其中，以整合輸出值的大小排序，主證為證候的前2位證類，兼證為第3位證類，第3位以后的證類忽略不計(jì)。

3 結(jié)果

測(cè)試結(jié)果顯示：3次測(cè)試的平均單證特異性為81.31%，平均單證準(zhǔn)確率為95.70%，平均診斷準(zhǔn)確率為90.72%。結(jié)果見表1。表1 RA證候BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型測(cè)試結(jié)果與臨床診斷結(jié)果的比較（略）

4 討論

ANN的一個(gè)顯著特征是它能夠通過(guò)自動(dòng)學(xué)習(xí)來(lái)解決問(wèn)題，對(duì)樣本的學(xué)習(xí)過(guò)程，即為對(duì)網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元間的聯(lián)系強(qiáng)度(即權(quán)重系數(shù))逐步確定的過(guò)程，通過(guò)對(duì)樣本的學(xué)習(xí)，可以學(xué)會(huì)識(shí)別自變量與應(yīng)變量間的復(fù)雜的非線性關(guān)系。經(jīng)過(guò)充分學(xué)習(xí)后的ANN獲取了樣本的特征規(guī)則，并將這些規(guī)則以數(shù)字的形式分布存貯在網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)中，從而構(gòu)成了系統(tǒng)的非線性映射模型。用ANN建模，可將過(guò)程或?qū)ο罂闯梢粋€(gè)“黑箱”，只要測(cè)得輸入輸出數(shù)據(jù)，就可以建立相應(yīng)的模型，不必象傳統(tǒng)的系統(tǒng)辨識(shí)那樣把過(guò)程或?qū)ο蠓譃榫€性系統(tǒng)還是非線性系統(tǒng)，也不必對(duì)過(guò)程或?qū)ο髢?nèi)部進(jìn)行分析，這對(duì)未知過(guò)程的系統(tǒng)辨識(shí)是十分方便的。

中醫(yī)證候體系具有復(fù)雜系統(tǒng)的非線性、開放性、層次性、涌現(xiàn)性和高維性特征，是一個(gè)多維多階多變量的非線性復(fù)雜系統(tǒng)[2-3]。中醫(yī)學(xué)辨證施治過(guò)程，實(shí)質(zhì)上是對(duì)大量數(shù)據(jù)信息作出處理，提取規(guī)律的過(guò)程。如何從中醫(yī)學(xué)大量現(xiàn)象學(xué)描述中尋找其內(nèi)在規(guī)律，是證的規(guī)范化研究之熱點(diǎn)和難點(diǎn)。以往多采用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，但效果不夠理想。ANN作為一種智能信息處理系統(tǒng)，能夠充分逼近任意復(fù)雜的非線性關(guān)系，獲得樣本數(shù)據(jù)的規(guī)則，較好避免數(shù)據(jù)處理中可能摻雜的主觀因素，客觀如實(shí)地反映研究對(duì)象[4]，因此，可以將其用于中醫(yī)證候的非線性建模研究。

我們?cè)贛ATLAB7.0環(huán)境下，對(duì)一組RA臨床證候資料建立了基于共軛梯度算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)證候模型，并用3倍交叉驗(yàn)證的方法進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果顯示：該模型具有很好的診斷、預(yù)測(cè)能力。說(shuō)明ANN能夠充分模擬癥狀與證型診斷之間的非線性映射關(guān)系。這是目前在不打開人體黑箱的前提下，建立非線性證候模型、反映證候的內(nèi)在規(guī)律和特征的有效方法。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有一個(gè)明顯的缺點(diǎn)是收斂速度非常慢，為此，我們基于共軛梯度學(xué)習(xí)算法，采用trainscg函數(shù)改進(jìn)train函數(shù)，從而加快了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度。我們建立的RA證候網(wǎng)絡(luò)模型3次訓(xùn)練的迭代次數(shù)分別為89、56、58，說(shuō)明通過(guò)改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很好的收斂性能。

另外，針對(duì)臨床證候資料多存在兼夾證以及各證型之間有主次之分的情況，我們首先將模型的輸出采用1個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)1種證型的方式，比如，RA證候模型共有10個(gè)證型，我們將包含10個(gè)證型的輸出采用(0，1，0，0，1，0，0，0，0，0)的方式，其中，括號(hào)內(nèi)每一個(gè)數(shù)值代表一種證型，“0”表示診斷不成立，“1”表示診斷成立，這樣就可以診斷兼夾證了；然后，我們將整合輸出值整理成(0，0.2，0.4，0.6，0.8，1)等6個(gè)等級(jí)的方式，這6個(gè)數(shù)值分別對(duì)應(yīng)原始輸出值的(0－0.1，0.1－0.3，0.3－0.5， 0.5－0.7，0.7－0.9，0.9－1)區(qū)間的數(shù)值，并規(guī)定整合輸出值≤0.4為診斷不成立，≥0.6為診斷成立，這樣就進(jìn)一步根據(jù)整合輸出值的大小直接判斷有幾個(gè)兼夾證以及各證型的主次地位了。可見，我們建立的RA證候網(wǎng)絡(luò)模型不僅能夠利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自主學(xué)習(xí)能力從大量的樣本中抽提出比較全面的證候內(nèi)在規(guī)律，具有良好的診斷、預(yù)測(cè)能力，而且操作簡(jiǎn)便，真正實(shí)現(xiàn)了證候診斷的智能化。ANN技術(shù)是中醫(yī)證候非線性建模的可行性方法。

雖然我們已經(jīng)證實(shí)了ANN用于證候非線性建模的可行性，但是，以目前的技術(shù)，還無(wú)法從網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)接權(quán)中抽提出網(wǎng)絡(luò)通過(guò)自動(dòng)學(xué)習(xí)所獲得的證候規(guī)律，今后可以圍繞這個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題繼續(xù)開展研究。另外，證候的診斷信息具有模糊性特征，用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論應(yīng)更能夠逼近證候的全貌，我們?cè)?jīng)試圖用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行證候的非線性建模研究，但是，目前的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還無(wú)法處理證候的兼夾問(wèn)題，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果只能是多類中的一類，因此，我們暫時(shí)未作。今后我們將圍繞這方面展開深入研究，力爭(zhēng)建立證候的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

總之，一門學(xué)科只有不斷地吸納先進(jìn)的思想與技術(shù)，在繼承的基礎(chǔ)上發(fā)展創(chuàng)新，才能真正具有生命力。中醫(yī)證候復(fù)雜系統(tǒng)研究，呼喚非線性科學(xué)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算數(shù)學(xué)、模糊數(shù)學(xué)、信息工程、醫(yī)學(xué)工程、復(fù)雜性科學(xué)等多種邊緣學(xué)科、交叉學(xué)科理論和技術(shù)方法的介入，理論上的探討和不斷切實(shí)可行的實(shí)踐探索并行，才能使中醫(yī)證候規(guī)范研究從量的積累上升到質(zhì)的飛躍。

參考文獻(xiàn)

[1] .中藥新藥臨床研究指導(dǎo)原則(試行)[S].北京：中國(guó)醫(yī)藥科技出版社，2002.115－119.

[2] 白云靜，申洪波，孟慶剛，等.基于復(fù)雜性科學(xué)的中醫(yī)學(xué)發(fā)展取向與方略[J].中國(guó)中醫(yī)藥信息雜志，2005，12(1)：2－5.

[3] 白云靜，申洪波，孟慶剛，等.中醫(yī)證候復(fù)雜性特征及證候研究思路探析[J].中國(guó)中醫(yī)藥信息雜志，2004，11(9)：754－756.

[4] 白云靜，申洪波，孟慶剛，等.中醫(yī)證候研究的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法探析[J].中醫(yī)藥學(xué)刊，2004，22(12)：2221－2223.

3 結(jié)果

測(cè)試結(jié)果顯示：3次測(cè)試的平均單證特異性為81.31%，平均單證準(zhǔn)確率為95.70%，平均診斷準(zhǔn)確率為90.72%。結(jié)果見表1。表1 RA證候BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型測(cè)試結(jié)果與臨床診斷結(jié)果的比較（略）

4 討論

ANN的一個(gè)顯著特征是它能夠通過(guò)自動(dòng)學(xué)習(xí)來(lái)解決問(wèn)題，對(duì)樣本的學(xué)習(xí)過(guò)程，即為對(duì)網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元間的聯(lián)系強(qiáng)度(即權(quán)重系數(shù))逐步確定的過(guò)程，通過(guò)對(duì)樣本的學(xué)習(xí)，可以學(xué)會(huì)識(shí)別自變量與應(yīng)變量間的復(fù)雜的非線性關(guān)系。經(jīng)過(guò)充分學(xué)習(xí)后的ANN獲取了樣本的特征規(guī)則，并將這些規(guī)則以數(shù)字的形式分布存貯在網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)中，從而構(gòu)成了系統(tǒng)的非線性映射模型。用ANN建模，可將過(guò)程或?qū)ο罂闯梢粋€(gè)“黑箱”，只要測(cè)得輸入輸出數(shù)據(jù)，就可以建立相應(yīng)的模型，不必象傳統(tǒng)的系統(tǒng)辨識(shí)那樣把過(guò)程或?qū)ο蠓譃榫€性系統(tǒng)還是非線性系統(tǒng)，也不必對(duì)過(guò)程或?qū)ο髢?nèi)部進(jìn)行分析，這對(duì)未知過(guò)程的系統(tǒng)辨識(shí)是十分方便的。

中醫(yī)證候體系具有復(fù)雜系統(tǒng)的非線性、開放性、層次性、涌現(xiàn)性和高維性特征，是一個(gè)多維多階多變量的非線性復(fù)雜系統(tǒng)[2-3]。中醫(yī)學(xué)辨證施治過(guò)程，實(shí)質(zhì)上是對(duì)大量數(shù)據(jù)信息作出處理，提取規(guī)律的過(guò)程。如何從中醫(yī)學(xué)大量現(xiàn)象學(xué)描述中尋找其內(nèi)在規(guī)律，是證的規(guī)范化研究之熱點(diǎn)和難點(diǎn)。以往多采用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，但效果不夠理想。ANN作為一種智能信息處理系統(tǒng)，能夠充分逼近任意復(fù)雜的非線性關(guān)系，獲得樣本數(shù)據(jù)的規(guī)則，較好避免數(shù)據(jù)處理中可能摻雜的主觀因素，客觀如實(shí)地反映研究對(duì)象[4]，因此，可以將其用于中醫(yī)證候的非線性建模研究。

我們?cè)贛ATLAB7.0環(huán)境下，對(duì)一組RA臨床證候資料建立了基于共軛梯度算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)證候模型，并用3倍交叉驗(yàn)證的方法進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果顯示：該模型具有很好的診斷、預(yù)測(cè)能力。說(shuō)明ANN能夠充分模擬癥狀與證型診斷之間的非線性映射關(guān)系。這是目前在不打開人體黑箱的前提下，建立非線性證候模型、反映證候的內(nèi)在規(guī)律和特征的有效方法。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有一個(gè)明顯的缺點(diǎn)是收斂速度非常慢，為此，我們基于共軛梯度學(xué)習(xí)算法，采用trainscg函數(shù)改進(jìn)train函數(shù)，從而加快了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度。我們建立的RA證候網(wǎng)絡(luò)模型3次訓(xùn)練的迭代次數(shù)分別為89、56、58，說(shuō)明通過(guò)改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很好的收斂性能。

另外，針對(duì)臨床證候資料多存在兼夾證以及各證型之間有主次之分的情況，我們首先將模型的輸出采用1個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)1種證型的方式，比如，RA證候模型共有10個(gè)證型，我們將包含10個(gè)證型的輸出采用(0，1，0，0，1，0，0，0，0，0)的方式，其中，括號(hào)內(nèi)每一個(gè)數(shù)值代表一種證型，“0”表示診斷不成立，“1”表示診斷成立，這樣就可以診斷兼夾證了；然后，我們將整合輸出值整理成(0，0.2，0.4，0.6，0.8，1)等6個(gè)等級(jí)的方式，這6個(gè)數(shù)值分別對(duì)應(yīng)原始輸出值的(0－0.1，0.1－0.3，0.3－0.5， 0.5－0.7，0.7－0.9，0.9－1)區(qū)間的數(shù)值，并規(guī)定整合輸出值≤0.4為診斷不成立，≥0.6為診斷成立，這樣就進(jìn)一步根據(jù)整合輸出值的大小直接判斷有幾個(gè)兼夾證以及各證型的主次地位了?？梢?，我們建立的RA證候網(wǎng)絡(luò)模型不僅能夠利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自主學(xué)習(xí)能力從大量的樣本中抽提出比較全面的證候內(nèi)在規(guī)律，具有良好的診斷、預(yù)測(cè)能力，而且操作簡(jiǎn)便，真正實(shí)現(xiàn)了證候診斷的智能化。ANN技術(shù)是中醫(yī)證候非線性建模的可行性方法。

雖然我們已經(jīng)證實(shí)了ANN用于證候非線性建模的可行性，但是，以目前的技術(shù)，還無(wú)法從網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)接權(quán)中抽提出網(wǎng)絡(luò)通過(guò)自動(dòng)學(xué)習(xí)所獲得的證候規(guī)律，今后可以圍繞這個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題繼續(xù)開展研究。另外，證候的診斷信息具有模糊性特征，用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論應(yīng)更能夠逼近證候的全貌，我們?cè)?jīng)試圖用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行證候的非線性建模研究，但是，目前的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還無(wú)法處理證候的兼夾問(wèn)題，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果只能是多類中的一類，因此，我們暫時(shí)未作。今后我們將圍繞這方面展開深入研究，力爭(zhēng)建立證候的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

總之，一門學(xué)科只有不斷地吸納先進(jìn)的思想與技術(shù)，在繼承的基礎(chǔ)上發(fā)展創(chuàng)新，才能真正具有生命力。中醫(yī)證候復(fù)雜系統(tǒng)研究，呼喚非線性科學(xué)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算數(shù)學(xué)、模糊數(shù)學(xué)、信息工程、醫(yī)學(xué)工程、復(fù)雜性科學(xué)等多種邊緣學(xué)科、交叉學(xué)科理論和技術(shù)方法的介入，理論上的探討和不斷切實(shí)可行的實(shí)踐探索并行，才能使中醫(yī)證候規(guī)范研究從量的積累上升到質(zhì)的飛躍。

參考文獻(xiàn)

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[2] 白云靜，申洪波，孟慶剛，等.基于復(fù)雜性科學(xué)的中醫(yī)學(xué)發(fā)展取向與方略[J].中國(guó)中醫(yī)藥信息雜志，2005，12(1)：2－5.