基于虚拟仪器技术的运行环境仿真系统的开发研究
作者：全球MRO综合服务商 仪器仪表技术文章来源：全球MRO仪器仪表交易网 点击数： 更新时间：2006-3-22
评价功能：如果误差序列是具有零均值和非常小的方差的白噪声序列，可以判定仿真模型和实际系统非常接近，模型不需要修改或者重构。否则，必须修改仿真模型或重构来提高匹配精度。
如果模型测试和评价结果说明相关的模型必须进行修改或者重构，动态辨识模块就要进入工作。动态辨识模块将利用真实实验结果获得新的模型，并进行模型校准和修改。
现代系统辨识理论在这个模块中担负着重要的责任。系统辨识主要根据被辨识系统的输入和输出获取等效的系统(数学模型)。通用的模型描述方法包括传递函数、状态方程和微分方程等。传递函数的辨识方法分为时域和频域方法。状态方程的辨识方法比较复杂，可以从微分方程或传递函数转化过来。微分方程的辨识主要是采用统计分析和参数预估，如最小二乘、最大似然等方法。非线性系统可以采用非线性微分方程、Volterra级数、双线性模型等来描述。
对于不同的部件和系统，需要选择不同的模型来描述。甚至对于同一个部件，都需要建立不同的描述方法以满足不同的需要。在系统辨识的开始阶段，首先要根据实际需求正确合适的数学模型的类型。然后，下一步是选择合适的辨识方法通过实际实验数据获得模型参数。举例说明，一个电机可以描述成一个线性模型，也可以描述成一个非线性模型。根据所需的仿真精度和功能，可以选择一个单入单出的传递函数，也可以使用最小二乘方法构建Volterra级数模型。在这里，许多现代人工智能理论可以采用进行辨识，如人工神经网络、模糊逻辑、H∞、遗传算法等。
系统辨识模块主要完成以下功能：
(a)根据所需的仿真精度和仿真器功能，选择合适的数学模型来描述实际系统；
(b)选择合适的系统辨识方法，以获得所需的模型参数和其他描述；
(c)测试数学模型的精度。
经过以上的辨识工作，改进的或新的数学模型将进入案例模型库。案例模型库、模型测试和评价模块、动态辨识模块这三个部分的工作形成了一个闭环，从而保证了整个模型库的自适应性能，并组成了整个动态案例模型库。
硬件在环测试系统最初是被构思成一个单一功能的测试系统，在汽车行业中的应用最主要是用于发动机控制
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