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摘要：本申请涉及一种基于流模型的可逆状态空间观测器设计方法，将响应数据输入至流模型，得到中间隐变量；将中间隐变量与状态变换矩阵相乘，得到状态数据；将状态数据与输入数据结合，输入至全连接神经网络，得到系统的预测状态数据；将预测状态数据与状态变换矩阵的逆矩阵相乘，得到隐变量；流模型将隐变量映射到潜在空间，得到初步辨识结果；基于初步辨识结果和隐变量对永磁同步电机矢量控制系统的输出方程进行变化，得到可逆状态空间观测器；可逆状态空间观测器根据待测的输入数据和响应数据输出辨识结果。该方法对控制系统设计中输入输出数据进行辨识，预测系统的响应，构造的可逆状态空间观测器提高了非线性系统辨识的可靠性和准确性。

主权项：1.一种基于流模型的可逆状态空间观测器设计方法，其特征在于，包括：S1：采集永磁同步电机矢量控制系统的电流输入和转子所处的位置角输出；以所述电流输入作为输入数据、以所述位置角输出为响应数据；S2：定义优化目标，构建耦合层，并变换耦合顺序，构建状态子空间可逆的流模型；所述优化目标的表达式为： ；其中，pxx表示对数概率密度；pxz表示z在标准正态分布下的对数概率密度；D表示样本量；i表示当前样本量；det·表示行列式；J表示雅可比矩阵；表示变换函数的逆函数；z表示原始的简单分布样本；x表示原始样本；将全连接神经网络通过分块重组的方式构建耦合层；在全连接神经网络中引入多个变换的复合，计算式为： ； ；其中，f表示概率分布变换函数；f1表示第1层概率分布变换函数；f2表示第2层概率分布变换函数；fK表示第K层概率分布变换函数；h1表示第一层变换后的简单分布样本；h2表示第二层变换后的简单分布样本；表示映射关系；表示函数的复合；每个所述变换的复合都为加性耦合，形成一个流；对每个加性耦合变换顺序，在每次加性耦合前，打乱或翻转各个维度的顺序，并对最后编码出来的每个特征维度进行尺度缩放，得到流模型；S3：将所述响应数据输入至所述流模型，得到中间隐变量；将所述中间隐变量与状态变换矩阵相乘，得到状态数据；S4：将所述状态数据与所述输入数据结合，输入至全连接神经网络，得到系统的预测状态数据；S5：将所述预测状态数据与状态变换矩阵的逆矩阵相乘，得到隐变量；所述流模型将所述隐变量映射到潜在空间，得到初步辨识结果；S6：基于所述初步辨识结果和所述隐变量对永磁同步电机矢量控制系统的输出方程进行变化，得到可逆状态空间观测器；所述可逆状态空间观测器根据待测的所述输入数据和所述响应数据输出辨识结果。

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百度查询： 湖南工商大学 一种基于流模型的可逆状态空间观测器设计方法