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[发明专利]非线性系统的建模和补偿方法-CN200510072107.8有效
发明人：邓杰锋;魏海坤 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2005-05-24 - 公布日： 2006-11-29 - 主分类号： G06N3/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种非线性系统的建模和补偿方法，本发明所述方法包括：根据非线性系统的输入和输出，建立该系统的非线性模型，并确定该非线性模型的参数；根据所述建立的非线性模型，建立该非线性模型的逆模型，并确定该逆模型的参数；利用所述建立的非线性模型和逆模型，对所述非线性系统进行补偿。利用本发明所述方法，可以采用级联相关神经网络快速地建立统一的非线性系统的数学模型及其逆模型，并对该非线性系统进行补偿。
非线性系统建模补偿方法

[发明专利]基于车辆平顺性非线性仿真模型的仿真试验方法-CN201410606176.1在审
发明人：海辰光;汤望;郭耀华;郭峻非;樊金磊;叶帅 -专利权人：郑州宇通客车股份有限公司
申请日： 2014-10-31 - 公布日： 2015-02-04 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明涉及基于车辆平顺性非线性仿真模型的仿真试验方法，其特征在于，步骤如下：建立描述悬架刚度特性曲线的悬架迟滞非线性特征模型；将悬架迟滞非线性特征模型带入线性平顺性仿真模型，以替代线性平顺性仿真模型中描述悬架刚度使用的线性系数；进而得到非线性平顺性仿真模型；利用上述非线性平顺性仿真模型进行仿真，输出仿真结果。本发明对悬架特性进行了深入研究，建立悬架的刚度特性曲线，并且进行建模，得到对非线性迟滞特性进行描述的悬架非线性迟滞特性模型，然后将该模型嵌入到对应的线性平顺性仿真模型，形成非线性平顺性仿真模型。
基于车辆平顺非线性仿真模型试验方法

[发明专利]光刻机硅片对准信号的处理方法-CN200910055927.4有效
发明人：陈延太;宋海军;李运锋 -专利权人：上海微电子装备有限公司
申请日： 2009-08-05 - 公布日： 2009-12-30 - 主分类号： G03F7/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种光刻机硅片对准信号的处理方法，包括如下步骤：设定处理该光刻机硅片对准信号所采用的非线性模型；对该光刻机硅片进行对准扫描，获取位置采样数据和光强采样数据；对该位置采样数据和光强采样数据进行实时累加处理，获取累加系数；根据包含暗电流、正弦系数和余弦系数的线性模型确定该非线性模型的非线性参数初值；根据该累加系数和非线性参数获取该非线性模型的线性参数；根据该累加系数和该非线性模型的线性参数获取该非线性参数的迭代增量；根据该迭代增量更新该非线性模型的非线性参数；判断该迭代增量是否满足精度要求，从而确定该非线性模型的最终线性参数和最终非线性参数。
光刻硅片对准信号处理方法

[发明专利]一种面向复杂工业过程难测参数的软测量方法-CN201910397985.9在审
发明人：汤健;余刚;赵建军;王猛 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2019-05-14 - 公布日： 2019-08-23 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：采用相关系数法对高维原始特征进行线性选择，基于预设定的线性特征选择系数集合得多组线性特征子集；采用互信息法对高维原始特征进行非线性选择，基于预设定的非线性特征选择系数集合获得多组非线性特征子集；分别基于线性与非线性特征子集构建线性子模型和非线性子模型，得到线性特征线性模型、线性特征非线性模型、非线性特征线性模型、非线性特征非线性模型共4类子模型子集；基于优化选择算法和加权算法对上述候选子模型进行选择与合并，获得具有较高泛化性能的难测参数选择性集成软测量模型采用磨矿过程球磨机的高维机械振动频谱数据构建磨机负荷参数软测量模型仿真验证了有效性。
非线性特征线性特征子模型子集高维复杂工业过程非线性模型软测量模型系数集合线性模型原始特征软测量预设定构建球磨机优化选择算法非线性选择选择性集成泛化性能仿真验证互信息法机械振动加权算法磨机负荷磨矿过程频谱数据系数法合并

[发明专利]一种高场MRI高功率射频功放的非线性建模方法-CN201610299304.1有效
发明人：惠明;张萌;张新刚;李宝磊;海涛 -专利权人：南阳师范学院
申请日： 2016-05-09 - 公布日： 2018-08-21 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种高场MRI高功率射频功放的非线性建模方法，将获取的原始基带数据序列和失真基带数据序列分段，第一段原始基带数据序列作为输入数据，第一段失真基带数据序列作为输出数据去训练第一非线性模型，得到第一非线性模型的模型参数，第二段原始基带数据序列作为输入数据，第二段失真基带数据序列作为输出数据去训练第二非线性模型，得到第二非线性模型的模型参数，将第一非线性模型的模型参数赋予第一非线性模型，得到第一子模型；将第二非线性模型的模型参数赋予第二非线性模型，得到第二子模型；验证第一子模型和第二子模型的精度；优点是能够精确建立高场MRI高功率射频功放的非线性模型，准确跟踪高场MRI高功率射频功放的非线性特征。
一种 mri 功率射频功放非线性建模方法

[发明专利]一种针对材料非线性的非线性系统模型降阶方法-CN202211578099.4在审
发明人：闫帅;郭泽;任卓翔 -专利权人：中国科学院电工研究所
申请日： 2022-12-06 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G16C60/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种针对材料非线性的非线性系统模型降阶方法，基于建立单元级非线性材料属性的参数模型实现非线性系统的模型降阶，该方法可以简化涉及铁磁材料的饱和等非线性效应的材料非线性问题的降阶模型生成过程，并提高降阶模型的求解效率
一种针对材料非线性系统模型方法

[发明专利]非线性项的选择装置及方法、辨识系统及补偿系统-CN201210367929.9有效
发明人：刘博;严伟振;李磊;陶振宁 -专利权人：富士通株式会社
申请日： 2012-09-28 - 公布日： 2017-03-01 - 主分类号： H03F1/32 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种非线性项的选择装置及方法、辨识系统及补偿系统。该选择装置包括线性系数计算器，利用测量数据对非线性系统的线性特性进行测量以获得多个线性系数；非线性项选择器，利用多个线性系数对非线性系统的非线性模型展开项进行选择，以得到非线性系统的非线性项。通过本发明实施例，可以简化非线性模型，降低非线性模型的复杂度。
非线性选择装置方法辨识系统补偿

[发明专利]一种演化不可压缩流体模型非线性波的方法、装置及设备-CN202210018277.1在审
发明人：吴宝玉;姚若侠 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2022-01-07 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06F30/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种演化不可压缩流体模型非线性波的方法、装置及设备，包括：获取描述不可压缩流体的非线性模型；根据势函数变换和描述不可压缩流体的非线性模型，构建描述不可压缩流体的非线性模型的双线性形式，双线性形式中包括辅助函数；对描述不可压缩流体的非线性模型的双线性形式中的辅助函数进行构造；根据构造的辅助函数、势函数变换以及双线性形式，得到一系列不可压缩流体模型非线性波。本发明目的在于使用一种高效、计算量小的方法获得非线性模型不同类型的非线性波解，丰富领域内已有非线性波的种类，并将该方法应用于一个不可压缩流体模型，可视化该流体模型非线性波的演化过程。
一种演化不可压缩流体模型非线性方法装置设备

[发明专利]一种平面电机非线性模型的构建方法-CN202010243219.X有效
发明人：黄苏丹;胡智勇;曹广忠;陈龙;孙俊缔;敬刚;刘岩 -专利权人：深圳大学
申请日： 2020-03-31 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种平面电机非线性模型的构建方法，所述方法建立平面电机非线性动态模型，并基于所述平面电机非线性动态模型建立神经网络模型；基于预设训练样本集对所述神经网络模型进行训练；将训练后的神经网络模型的模型参数作为所述平面电机非线性动态模型的模型参数，以得到平面电机非线性动态模型。本发明中平面电机模型为非线性动态模型，反映了平面电机的非线性动力学特性，模型精度高；通过神经网络模型对所述平面电机非线性模型的模型参数进行求解，提高了模型可信度，使得可用于平面电机的控制器，以提高平面电机位置控制的精确性
一种平面电机非线性模型构建方法

[发明专利]非线性参数变化模型辨识方法（NPV）-CN201210138606.2有效
发明人：卢建刚;游杰;杨秦敏;孙优贤 -专利权人：浙江大学
申请日： 2012-05-04 - 公布日： 2013-04-24 - 主分类号： G05B13/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种非线性参数变化模型辨识方法（NPV），属于工业辨识领域。本发明提供对非线性参数变化的辨识对象进行辨识实验和模型辨识，首先通过局部非线性模型实验、辨识局部非线性模型、工作点变量过渡实验等步骤，辨识出多输入单输出非线性参数变化模型；在完成所有被控变量的多输入单输出非线性参数变化模型的基础上，构建完整的多输入多输出非线性参数变化模型。使用本发明的方法，无需深入了解辨识对象的机理特性，只需利用较少的输入和输出辨识数据，即可辨识得到辨识对象的非线性参数变化模型。所得到的非线性参数变化模型，可以用于基于模型控制算法的设计和过程仿真，也可以用于对产品质量预报的推理模型和软测量器中。
非线性参数变化模型辨识方法 npv

[发明专利]消息传播预测方法及装置-CN201310733040.2有效
发明人：薛一波;鲍媛媛 -专利权人：清华大学
申请日： 2013-12-26 - 公布日： 2017-01-18 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：该方法包括获取社交网络中消息的转发信息；根据所述转发信息确定非线性预测模型；确定所述非线性预测模型的系数；根据所述非线性预测模型及所述非线性预测模型的系数对所述消息进行传播预测。本发明实施例获取社交网络中消息的转发信息，根据所述转发信息确定非线性预测模型，确定所述非线性预测模型的系数，根据所述非线性预测模型及所述非线性预测模型的系数对所述消息进行传播预测，从而预测消息在网络中的传输情况
消息传播预测方法装置

[发明专利]一种聚烯烃过程的非线性预测函数控制方法-CN202211463979.7在审
发明人：吴胜;柴俊沙;王元华;周鹏 -专利权人：杭州司南智能技术有限公司
申请日： 2022-11-22 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：本发明属于工业自动化领域，公开了一种聚烯烃过程的非线性预测函数控制方法，首先根据采集到的非线性化工过程的阶跃响应数据对过程模型的时间常数以及滞后时间进行辨识，然后结合非线性过程的机理模型公式对增益进行公式推导，之后设计非线性化工过程的模型预测控制器，最后将得到的精确最优控制律实施于被控的非线性化工过程。本发明的技术方案是通过非线性化工过程阶跃响应数据采集、部分模型参数辨识、增益公式推导、非线性模型预测控制器设计等手段，建立基于机理模型的化工过程非线性模型预测控制方法，避免传统模型预测控制中由于模型线性化带来的预测误差，最终实现非线性化工过程的精准控制，进一步提升非线性化工过程生产的稳定性。
一种烯烃过程非线性预测函数控制方法

[发明专利]一种非线性退化设备剩余寿命预测方法及系统-CN201810331621.6在审
发明人：胡昌华;郑建飞;司小胜;周涛;张琪;张建勋 -专利权人：中国人民解放军火箭军工程大学
申请日： 2018-04-13 - 公布日： 2018-07-20 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开一种非线性退化设备剩余寿命预测方法及系统，所述方法包括：根据非线性退化设备的时间不确定性参数、个体差异性参数和测量不确定性参数构建非线性退化设备潜在退化模型；获取各非线性退化设备在不同时刻的采样数据；根据各非线性退化设备在不同时刻的采样数据确定非线性退化设备潜在退化模型的参数；根据确定参数后的非线性退化设备潜在退化模型确定剩余寿命预测模型；根据剩余寿命预测模型确定非线性退化设备剩余寿命值。本发明综合考虑了非线性退化设备的时间不确定性、个体差异性和测量不确定性，进而构建非线性退化设备潜在退化模型，实现对非线性退化设备的剩余寿命进行预测，进而提高了寿命预测的准确性。
退化退化模型剩余寿命预测模型不确定性参数剩余寿命预测个体差异性不确定性采样数据剩余寿命构建测量寿命预测综合考虑预测

[发明专利]凝水泵转子非线性模态不确定性的数字化量化方法及装置-CN202211018764.4在审
发明人：郑召利;柯志武;吴君;肖颀;林原胜;赵振兴;王苇;李勇;陈列;吴牧云;徐广展 -专利权人：中国船舶重工集团公司第七一九研究所
申请日： 2022-08-23 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本发明提供一种凝水泵转子非线性模态不确定性的数字化量化方法及装置，所述方法包括：基于凝水泵转子的动力学模型以及凝水泵转子与流体作用的耦合作用模型，获取凝水泵转子的第一非线性动力学模型；基于样本空间中的样本对第一非线性动力学模型进行非线性特征值分析，获取样本对应的非线性特征值；基于复数多项式和样本对应的非线性特征值，获取凝水泵转子非线性模态的复数代理模型；基于复数代理模型，获取凝水泵转子的稳定性边界。本发明通过基于凝水泵转子与流体作用，建立了非线性动力学模型，基于非线性特征值，建立复数代理模型，基于复数代理模型，获取凝水泵转子的稳定性边界，实现了对凝水泵转子非线性模态不确定性的量化。
水泵转子非线性不确定性数字化量化方法装置

[发明专利]基于模型预测扩展卡尔曼滤波的动力定位船分级状态估计方法-CN202010201392.3有效
发明人：焦玉召;娄泰山;赵红梅;王晓雷 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2020-03-20 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于模型预测扩展卡尔曼滤波的分级状态估计方法，其步骤为：首先，将非线性耦合系统模型转化为线性分级模型和非线性分级模型，并利用一级扩展卡尔曼滤波对前一时刻状态估计值分别进行基于线性分级模型和非线性分级模型的预测，得到线性状态分量估计值；其次，利用线性状态分量估计值对非线性分级模型进行反馈，得到非线性预测模型；最后，利用二级扩展卡尔曼滤波对线性状态分量估计值进行基于非线性预测模型的预测，得到非线性状态分量估计值本发明提出的分级状态估计方法，提高了系统状态估计的精度，降低了估计过程的计算维度，适用于高维、线性状态可解耦的耦合复杂系统状态估计。
基于模型预测扩展卡尔滤波动力定位分级状态估计方法

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