1) nonparametric disaggregation model
非参数解集模型
1.
Firstly, based on the nonparametric disaggregation model in reference[2], a modified nonparametric disaggregation model is presented.
首先对文献[2]提出的非参数解集模型进行了改进,然后建议了用小波技术对水文序列进行消噪处理再估计非参数解集模型中的带宽系数的策略。
2) Nonparametric model
非参数模型
1.
In this paper,the nonparametric model direct adaptive predictive control approach is applied to linear motor speed and position control based on the dynamic linearization of tight format of a class of SISO nonlinear systems.
将基于紧格式线性化的非参数模型直接自适应预测控制方法应用到直线电机速度和位置控制中。
2.
In this paper,a kind of nonparametric model based on the kernel density estimation theories is constructed for time series of single variable.
应用核密度估计理论构造了单变量多阶非参数模型NP(p)。
3.
It develops a nonparametric model of interest rate term structure dynamics based on a spot rate process.
最后给出了非参数模型计算债券期权定价的例子。
3) Non-parameter model
非参数模型
1.
The non-parameter model of structure-magnetorheological (MR) damper nonlinear system is established in the paper.
本文首先建立了结构-磁流变阻尼器非线性系统的非参数模型,该模型不需要太多的受控结构的先验知识,且具有结构简单、参数少,是时变增量形式等优点,因此适合于非线性控制系统的设计。
2.
Based on a non-parameter model, this paper presents a method for the automatic tuning of PID controlparameters using are ference model.
基于非参数模型整定ＰＩＤ调节器参数，不需要建立对象的参数模型。
3.
Based on the non-parameter model of the regulated object, and through optimization of the impulse response of open-loop system as much as closer to the ideal reference model.
基于调节对象的非参数模型，通过优化开环系统的脉冲响应最佳接近一理想的参考模型，由此确定ＰＩＤ调节器的参数。
4) non-parametric model
非参数模型
1.
Based on the basic idea of Bingham plastic model,a non-parametric model of magneto-rheological(MR) damper is proposed.
基于Bingham塑性模型的基本思想,建立了一种简单的磁流变阻尼器非参数模型。
2.
The forming process is simplified to a discrete single input single output system and described by a non-parametric model.
将影响成形精度的诸多因素看作系统扰动,成形过程简化为离散的单输入单输出系统,得到其非参数模型。
3.
Due to easy modeling and good robust properties of non-parametric model predictive control based on the step response of a process,it is extensively used in process control.
由于冗余参数模型的参数比非参数模型少得多 ,多步预测和滚动优化的计算量大为减小 。
5) lumped parameter model
集总参数模型
1.
The lumped parameter models of MHP and MHPHE are established based on the high-efficiency conception of the lumped parameter method for the numerical calculation of the heat exchanger system.
基于集总参数法对于换热器系统数值计算的高效性思想,建立了热管、热管换热器的集总参数模型。
2.
A lumped parameter model was proposed for the analysis of dynamic behaviour of a passive hydraulic engine mount(PHEM) with incorporation of inertia track and direct-decoupler,which is characterized by effective and efficient vibration isolation behaviour in the range of both low and high frequencies.
为揭示惯性通道直接解耦盘式液阻悬置的动力学特性和减振机理,建立了线性和非线性集总参数模型,并利用试验方法对液室柔度、等效活塞面积、惯性通道和解耦盘的惯性系数和阻力系数进行了参数识别,同时采用有限元法辨识了橡胶主簧的动刚度。
3.
A lumped parameter model was proposed to research dynamic performances of plate-fin recuperator in high-temperature gas-cooled reactor with direct helium turbine cycle(HTGR-GT).
针对高温气冷堆直接氦气透平循环中的板翅式回热器,研究提出一仅考虑回热器芯部热容的集总参数模型,即无限大芯部热容的集总参数模型,并利用四阶龙格-库塔方法求解该模型,求解过程中考虑温度对气体物性的影响。
6) model of lumped parameter method
集总参数法模型
补充资料：非参数模型辨识
利用直接记录或分析系统的输入和输出信号的方法估计系统的非参数模型。所谓非参数模型是指系统的数学模型中非显式地包含可估参数。例如，系统的传递函数、频率响应、脉冲响应、阶跃响应等都是非参数模型。非参数模型通常以响应曲线或离散值形式表示。非参数模型的辨识可通过直接记录系统输出对输入的响应过程来进行；也可通过分析输入与输出的自相关和互相关函数(见相关分析法建模)，或它们的自功率谱和互功率谱函数(见频谱分析方法建模)来间接地估计。非参数模型是经典控制理论中常用的描述线性系统的数学模型。传递函数反映输入与输出的拉普拉斯变换在复数域上的响应关系，频率响应反映它们的傅里叶变换在频率域上的响应关系，而脉冲响应和阶跃响应则是在时域上的响应关系。它们从不同的方面反映系统的动态特性。非参数模型比参数化模型直观，辨识非参数模型的方法和计算也比辨识参数化模型的简单。脉冲响应可以用直接记录输入脉冲函数的输出响应的方法来辨识；频率响应也可以直接利用单频正弦输入信号的响应来辨识。但是这种直接辨识方法只能应用于无随机噪声的确定性系统。对于有随机噪声的系统或随机输入信号，必须使用相关分析法或功率谱分析方法。随着快速傅里叶变换仪、伪随机信号发生器和相关仪的问世，辨识系统的非参数模型已变得比较容易。但非参数模型应用于实时控制和适应性控制仍不如参数化模型方便。非参数模型在某些情形下，可以转化为参数模型。例如，如果一个系统的传递函数可以表示为有理分式H(s)=K/(a+s)，则系统的模型可以用常微分方程y＇+ay=ku表示，a与k为待估计的模型参数，这是参数化模型。又如，对于离散系统的权函数序列（离散脉冲响应序列）{hi，i=0,1,...}，如果在i充分大（如i>N0），而│hi│充分小时,则模型可以表示为并可用最小二乘法给出有穷权函数序列{hi，i=0,1,...N0}的估计。一般说来,由参数模型容易获得非参数的脉冲响应或频率响应，但由非参数模型化为参数模型则要困难得多。
参考书目
P.艾克霍夫著，潘科炎、张永光等译：《系统辨识：状态与系统参数估计》，科学出版社，北京，1980。(P.Eykhoff, Systems Identification, Wiley, London,1974.)
参考书目
P.艾克霍夫著，潘科炎、张永光等译：《系统辨识：状态与系统参数估计》，科学出版社，北京，1980。(P.Eykhoff, Systems Identification, Wiley, London,1974.)
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参考词条