基于AFSA的加速度计误差参数辨识

提出一种在无高精度测试转台的场合下,精确辨识加速度计误差参数的方法。所提方法以静态多位置加速度模方为观测量,以重力加速度模方误差的标准方差为指标,利用人工鱼群算法对加速度计误差进行辨识。对静态24位置进行仿真分析,在此基础上,对实验室自行研制的光纤捷联惯导系统进行加速度计参数辨识,并进行了24 h静态导航试验。仿真和试验均表明,所提方法是一种有效的加速度计参数辨识方法,具有一定的工程实用价值。     

细菌生存优化在非线性模型辨识中的应用

提出了一种新的基于细菌生存优化(Bacterial Foraging Optimization BFO)的非线性模型辨识方法.它是利用群集智能仿生BFO算法对一类Hammerstein系统进行辨识,从而估计出它的参数模型.通过对这类输入非线性模型进行辨识,并用仿真实验说明BFO算法的参数设置与选择方法.比较基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization PSO)的非线性模型辨识算法,特别是对有色噪声的鲁棒性、模型的辨识精度、辨识收敛速度进行对比分析,以得出BFO辨识算法的优缺点及其有效性.     

基于BMFLC算法的舰船升沉测量方法

在舰船升沉信息的实时测量过程中,升沉滤波器实现了低频衰减和特定频段二次积分,但其存在输出相位超前的问题,并且超前相位的大小随输入信号频率变化。首先分析了升沉滤波器的误差特性,然后针对相位超前和噪声、零偏对系统影响的问题,提出了基于带限傅里叶线性组合(band limited multiple Fourier linear combiner,BMFLC)算法校正滤波器输出的方法,并分析了算法中参数的选取和算法的计算量,实现了在抑制噪声和零偏的影响下对滤波器的输出进行幅度和相位补偿,进而提高了测量精度。仿真结果表明,提出的基于BMFLC算法的舰船升沉测量方法对升沉滤波器的输出进行了补偿,能够很好地解决超前相位误差和噪声、零偏影响的问题,实现了舰船升沉信息测量的实时性和准确性。     

ARMA模型辨识及其在光纤陀螺漂移建模中的应用

针对含有噪声的时间序列模型辨识精度低的问题,采用自回归函数的衰减正弦曲线方法估计含有噪声的ARMA模型系统参数,AR参数从衰减正弦曲线直接获得,MA参数估计采用相关匹配技术.仿真结果表明,时于具有不同信噪比噪声干扰的系统,该算法具有良好的收敛性和准确性.在此基础上,将该方法应用到光纤陀螺漂移误差建模中,实验结果表明,采用该算法所确定的模型能够精确的反应光纤陀螺的漂移趋势.     

基于组合式信号源的非线性系统辨识

针对非线性系统中噪声的干扰，研究了一类神经模糊Hammerstein输出误差非线性系统的建模和辨识方法，利用组合式信号源实现静态非线性模块和动态线性模块参数辨识的分离，推导了相关性分析法和辅助模型递推最小二乘辨识方法估计动态线性模块和非线性模块的参数，有效抑制系统输出噪声的干扰。仿真结果表明：与最小二乘算法、多项式模型以及多信息方法相比，提出的方法具有参数估计收敛速度快，辨识精度高，建模误差小等优势，验证了所提学习算法的有效性。     

双重不确定性系统的跟踪与辨识

对于具有未知参数的高斯白噪声随机线性系统,提出了一个有效的自适应控制策略.控制器一方面能够控制系统朝着期望的目标运行,另一方面又能对未知参数进行辨识. 对于给定的效用函数,能够在跟踪与辨识间获得最佳平衡. 仿真结果表明了该方法的有效性.     

捷联式天线平台数字稳定技术及仿真研究

针对弹载捷联式天线平台的视线稳定问题，提出了补偿与反馈控制相结合的方法。通过分析，给出了捷联式稳定的数字实现方法，并考虑实际系统中陀螺非线性、测量噪声和加速度敏感度等因素的影响，对平台稳定性能进行了仿真研究。结果表明：该方法能够使弹体扰动造成的误差明显减小，在一定的测量噪声和加速度敏感度范围内，算法能有效隔离弹体扰动。     

预测误差法参数辨识及其MATLAB仿真

预测误差法是一种精确度较高的辨识方法,其辨识误差要远远小于最小二乘法.但由于其计算较复杂,以前使用传统编程语言(FORTRAN,PASCAL, C/C++)很难实现,但使用MATLAB系统辨识工具箱函数实现预测误差法辨识就很方便了,且使用MATLAB实现预测误差法精确度较高,具有很好的实用价值.文中介绍了参数辨识的预测误差法原理,阐述了Newton-Raphson最优化算法在预报误差法参数辨识中的应用.用MATLAB的系统辨识工具箱和GUI图形工具编制了基于Box-Jenkins模型的参数辨识仿真程序pebjident,最后以实例介绍了用此程序进行预测误差法参数辨识的过程,以及辨识结果分析.     

基于模糊神经网络的自适应滤波方法仿真研究

提出了一种模糊自适应卡尔曼滤波算法。该算法基于模糊规则，根据新息相关性，自适应调整测量噪声方差R，有效的解决了噪声的统计特性与实际不符时，滤波器发散的现象。同时，利用Elman网络作为误差估计器，补偿模糊自适应卡尔曼滤波器的估计误差。仿真结果表明，两种方法结合，可以有效地防止滤波器发散，缩小实际的滤波误差，提高滤波精度，实现滤波器参数的在线改进。     

基于PIλDμ控制器的一种线性系统辨识方法研究

近年来,分数阶控制研究愈来愈被关注.传统系统参数辨识算法主要基于在某种意义下的最优数据拟合思想,往往比较复杂、计算量大.我们将辨识误差的抑制问题,看作是以误差方程来描述的系统的状态渐近稳定性来处理,从而将反馈控制的思想引入辨识算法中,提出了一种基于分数阶PIλDμ控制器的线性系统参数时域辨识算法,给出了递推算法的详细推导,并用已知系统仿真验证了算法的有效性.该算法简便、计算量小.仿真结果表明,该算法优于传统最小二乘法.     

THE 8~(th) INTERNATIONAL CONGRESS ON INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS

正August 10-14,2015Beijing,ChinaThe International Congress on Industrial and Applied Mathematics(ICIAM)is the premier international congress in the field of applied mathematics held every four years under the auspices of the International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists     

2014 List of Referees

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《Journal of Systems Science and Systems Engineering》Contents of Volume 23,2014

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TSINGHUA UNIVERSITY,Beijing, China

正AF:Any Field The School of Economics and Management at Tsinghua University(Tsinghua SEM)invites applications for faculty positions at all levels(Assistant Professor,Associate Professor and Full Professor)in any fields of business administration and management.Tsinghua SEM is the only school     

Call for Papers The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

正June 22-24,2015Guangzhou,China http://iec.cnsba.com/index.htmlCo-Sponsored by:ffiEE SMC(pending)South China University of Technology The Chinese University of Hong Kong Tsinghua UniversityHosted bv:School of Business Administration,South China University of Technology,China Conference Co-Chairs:     

The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

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