轧机是计算机控制的复杂机电系统。由于设计问题、结构损伤或系统故障,在某种条件或干扰下,可能产生持续自激振动。轧机的这种运行故障严重影响产品质量,损坏设备,甚至使生产中断。提出一种基于多参数同步综合测试、系统辨识和动力学分析与修改的综合方法,从试验与理论上分析了轧机产生自激振动的原因与消除方法。在研究的工程实例中,由辊缝位移传感器安装结构的动力学特性造成辊缝位移信号的响应延迟,引发板厚液压控制系统(AGC)非线性自激振动,从而产生整机持续的剧烈强迫振动。通过结构动力学修改,最大限度地减小位移反馈信号的延迟时间,大幅度地提高了系统的闭环稳定性,消除了正常工作条件(或正常扰动)下的自激振动,从而保证了轧机高效、稳定地工作。

利用ＢＰ反馈神经网络对高速转子动力系统的稳定性进行辨识，该问题的关键是考虑由轴承间隙影响而产生的非稳定性问题。给出相应的多参数稳定性问题的公式以及相应的一系列化为三维参数的代数不等式，利用有监督的学习神经网络将转子动力系统通常较宽范围的三维物理参数映射成一狭窄的区域。利用转子动力系统的解析仿真推导出系统的二值状态不等式，构造隐藏层和函数链两种神经网络。利用所选定的旋转系统的参数值进一步训练该函数链

HVAC领域的节能设计和最优化控制一直是目前研究领域的热门话题,尤其由于直燃式溴化锂机组运行中的能耗问题,使得对它的模型研究更显得重要.由于这个系统高度的非线性,耦合性,多变量性,传统的辨识方法不能很好的解决这个问题,所以本文提出采用神经网络方法来辨识这样一种模型系统,并且结合实际的实验数据和厂家提供的性能数据,利用前馈型网络结合BP算法辨识得到了一个可以很好模拟实验的神经网络模型.

本文对定量下料问题提出了利用动态称重方法的解决方案。文中具体分析了定量下料问题，建立了它的数学模型和参数辩识模型，然后提出利用下料速度积发得到下料质量的方法。文中推导了下料速度的计算公式，提出了利用双曲Ｈｏｕｓｅｈｏｌｄｅｒ限定记忆最小二乘法的计算方法。进行了样机设计和实验，实验结果表明该解决方法是可行的。

本文利用脉冲激光对一种薄膜热电偶进行了动态校准实验，采用系统辨识方法，从时域角度建立了薄膜热电偶传感器的动态数学模型，利用所建模型分析传感器的动态特性，给出了传感器的动态性能指标，并为改善其动态特性提供了依据。

为了改进液粘测功机的性能,设计液粘测功机的电液控制系统时希望得到液粘测功机准确的数学模型.利用系统辨识方法研究了液粘测功机系统的动态特性,首先辨识出线性子系统的模型,然后考虑系统的非线性,采用二阶无记忆非线性增益的Hammerstein模型对线性辨识结果进行了校正,得到了液粘测功机系统动态特性的传递函数,并用试验数据加以验证.试验结果表明,辨识模型可以较好地表征液粘测功机系统的特性.

对平整机轧制力控制系统的组成和动态特性进行了分析,建立了轧制力控制系统的数学模型。采用小波分析对原始信号趋势项进行了提取,对数据进行小波多尺度分析,在不引起信号失真的基础上,滤掉大部分噪声信号,获得了适合系统辨识的数据。以1500平整机为例应用最小二乘法对轧制力控制系统进行辨识,并对辨识结果进行了验证。

在分析了永磁同步电机先验模型的基础上,引入线性二阶受控自回归模型。通过将系统辨识问题转化为优化问题,并引入综合学习策略粒子群优化算法实现了对二阶受控自回归模型参数的离线估计。为了验证模型的准确性和可靠性,在实际三轴运动控制平台上设计并完成了验证实验。实验结果表明,通过该方法获得的模型精度高,且能较好地表征永磁同步电机伺服控制系统的实际输入输出特性。

该文对用传统的正弦信号输入法识别电液伺服阀动特性的理论和实践进行了探讨.设计了试验方案并编制了确定电液伺服阀数学模型的计算机拟合程序.通过辨识对一般力反馈型两级电液伺服阀的合理的数学模型也进行了探讨.

本文采用三种输入信号(正弦、脉冲、伪随机信号)对国产QDY型电液伺服阀进行试验,再应用系统辨识的理论和方法求出其动态数学模型,并对这三种不同输入信号的辨识方法加以分析比较.