2)考虑到实际系统受到装配差异、性能退化和传感器噪声的影响,提出了一种基于机理-数据融合的进/发/排一体化自适应建模方案。 考虑实际进排气系统与发动机的装配差异、性能退化及传感器噪声等多重因素,将机理模型与传感器测量信息有效融合,并...
数据与机理融合建模方法主要有以下几个步骤: 1.数据采集和预处理:收集与系统或过程相关的数据,并进行数据清洗、处理和筛选。 2.建立初步的数据驱动模型:利用数据分析方法,例如数据挖掘、机器学习等,从数据中提取出系统或过程的特征,并将其用于构建初步的数据驱动模型。 3.建立基于物理机理的模型:利用物理学和工程学...
工业互联网中数字孪生系统的机理+数据融合建模方法摘要工业互联网的快速发展为学术界以及工业界带来了新型研发范式——数据密集型科学发现,融合物理机理以及数据驱动的建模方法是其中的研究热点之一,这种方式可以充分发挥机理仿真可解释性和泛化能力强、数据驱动模型灵活性和可学习的优势,为未来数字孪生系统提供高效、灵活的...
直流炉模型汽轮机模型模型校验特性分析本文面向AGC,一次调频的灵活运行需求,通过机理与数据结合的方法,建立了超临界火电机组模型,并根据实际运行数据进行了参数辨识和校验,验证了模型的准确性,并对模型特性进行了分析,为火电机组后续的控制系统优化奠定了基础.贾佐梓孙浩荀李文辉王焜郭耀元节能技术...
为此,本文针对RH脱碳过程提出融合冶金机理和数据驱动的混合智能建模方法,以机理模型为框架,在脱碳量计算方程中引入权值参数,耦合即时学习算法,实现了机理和数据的混合建模。在此基础上,通过理论分析结合现场操作经验,使用编程软件实现了部分模型的在线运行,并利用钢厂生产实践数据检验模型精度。
首先,对于灰箱系统建模方法的定义,它是指将不完全和不确定的信息转化成完全和确定的信息,以便于对系统进行分析和控制。融合机理与数据的灰箱系统建模方法,则是将系统机理和数据信息相结合,建立系统的数学模型,以更准确地预测系统的行为和性能。 其具体建模过程如下:首先通过采集和处理实验数据,获取系统的输入和输出特...
融合机制与数据的灰箱系统建模方法分为以下几个步骤: 1. 数据获取和处理。首先,需要从各种数据源收集数据,并进行处理和清洗。这样可以消除不准确和重复的数据,从而提高模型的质量。 2. 建立灰箱模型。将处理好的数据输入到灰箱模型,并根据实际数据对模型参数进行调整,以获得更准确的结果。此时,需要注意选择合适的具...
一、机理与数据融合计算的概念 机理与数据融合计算是指将机理建模和数据分析相结合的一种计算方法。机理建模是通过建立数学模型来描述系统的行为规律,而数据分析则是通过对系统数据的统计和分析来揭示系统的特征。机理与数据融合计算的目标是通过综合利用机理模型和实际数据,提高对系统行为的理解和预测能力。 机理与数据融...
为了解决当前光电成像制导武器全数字仿真试验中缺少导引头数学模型的难题, 本文依据数字孪生思想, 提出了一种机理与数据融合的光电成像导引头建模方法。 以典型红外成像导引头为例, 基于红外探测识别的基本原理构建了其探测识别过程的机理模型, 然后基于红外成像导引头在不同工作场景下的实测数据集, 构建了其制导指令...