一类有色噪声干扰系统的有限脉冲响应模型方法的辨识研究

ARARX模型是有色噪声干扰系统的一类重要模型, 本文把有色噪声干扰的随机系统看作ARARX模型(即动态调节模型),辨识思想是把噪声模型用有限脉冲响应(FIR)模型逼近,进而得到一个CARMA模型/ARMAX模型. 使用递推增广最小二乘估计其参数,与滤波递推广义最小二乘法相比,提出的方法原理简单, 更方便于计算机操作. 仿真结果表明,如果近似的FIR模型有较高的阶次,系统辨识精度满足要求.     

一类有色噪声干扰系统的有辨识研究

ARARX模型是有色噪声干扰系统的一类重要模型,把有色噪声干扰的随机系统看作ARARX模型(即动态调节模型),辨识思想是把噪声模型用有限脉冲响应(FIR)模型逼近,进而得到一个CARMA模型/ARMAX模型.使用递推增广最小二乘估计其参数,与滤波递推广义最小二乘法相比,提出的方法原理简单,更方便于计算机操作.仿真结果表明,如果近似的FIR模型有较高的阶次,系统辨识精度满足要求.     

时变系统的Laguerre模型辨识及设计变量(1)

文章考虑动态线性系统的时变参数是平稳的AR（1）变量，系统为时变的Laguerre模型时的传递函数估计的均方误差（MSE）。在缓慢时变和高阶模型下，利用随机梯度算法，得到MSE的近似表达式。该文利用Laguerre模型取代FIR模型，减小了MSE，降低了模型的阶次，最后讨论了随机梯度算法的设计变量的优化问题。     

基于压缩传感的混沌自适应控制

提出了一种自适应混沌控制方法,仅根据输出时间序列,利用压缩传感辨识混沌系统的方程与参数,利用负反馈控制混沌系统到设定目标上。以Lorenz和Rssler系统为例说明时变结构系统的方程及参数的辨识与控制,首先估计出Lorenz系统方程并将其控制到固定点或周期振荡上,当系统结构从Lorenz变化到Rssler时可以快速辨识新结构及其参数,系统重新回到控制目标上。结果表明,与最小二乘法相比,该方法仅通过较少的数据即可实现模型结构与参数的同时估计,并有很高的估计精度,利用估计得到的模型和参数,再利用负反馈可以将混沌系统快速控制到设定目标上。     

利用系统动态模型参数“在线”诊断电机故障

为了解决电机故障的在线诊断,首先对电机的系统动态模型参数进行在线最小二乘估计,根据估计的系统模型参数的变化,利用基于模型参数估计方法实现系统故障检测。根据模型参数的检测诊断方程,识别系统的故障因素,结合应用实例,证明其方法是可行有效的。     

时变系统的多模型参数辨识研究

本文利用变点统计学的思想,讨论离散动态时变系统的多模型参数辨识问题,并给出了基于黄金分割优化思想的最小二乘多模型参数辨识算法以及计算机仿真结果。仿真结果显示出本文所提出的算法对多模型参数以及变点的良好估计特性。     

时变系统的FIR模型辩识及设计变量

文章考虑时变系统辨识中辨识设计变量的最优化问题，时变系统的参数可用平稳的AR（1）随机过程描述，时变系的FIR模型递函数估计的均方误差，记作MSE，它可以用一个较简单表达式来逼近它，作者在MSE极小的意义下，给出辨识设计变量的解析表达式。     

具有观测噪声的AR模型参数的无偏估计

本文研究了带未知白色观测噪声的ＡＲ模型参数的无偏估计问题，提出了一种实现ＡＲ模型参数无偏估计的偏差补偿最小二乘法，这种方法通过对预测数据预滤波，将一个已知零点嵌入被辨识系统，并利用该零点提供的信息，从普通最小二乘估计中提出出噪声引起的偏差并予以消除，从而得到无偏估计，文中给出的数值仿真例子说明了所提算法的有效性。     

时变系统的最优设计变量

考虑时变系统辨识中辨识设计变量的最优化问题。时变系统的参数由随机游动过程描述,讨论时变系统的FIR模型传递函数估计的均方误差(MSE),记作MSE,在新的准则函数极小的意义下,给出某一频率区间上时变系统辨识的设计变量。     

CAR模型的阶与时滞的强一致估计

研究随机线性反馈控制系统的结构辨识问题。在已知时滞的下界和模型阶的上界的假定下，通过使修改的Ｂａｙｅｓｉａｎ信息准则最小化，推导出由多输出多输出ＣＡＲ模型描述的系统的未知阶与时滞的估计算法，证明了算法是强一致收敛的，且能在有限步内达到其模型结构参数的真值。讨论了当模型的参数矩阵不满秩时减弱条件Ｈ＇３的强一致估计算法。     

时变系统的Laguerre模型辨识及设计变量（2） ——Kalman滤波法

文章考虑动态线性系统的时变参数是平稳的AR（1）变量，系统为时变的Laguerre模型时的传递函数估计的均方误差（MSE）。在缓慢时变和高阶模型下，利用Kalman滤波算法，得到MSE的近似表达式。最后得到了Kalman滤波算法的设计变量的最优解。     

基于FIR数字滤波器随机振动信号频时域转换方法

基于有限长单位冲激响应数字滤波器,根据指定ESA功率谱密度函数特征,设计了FIR数字滤波器,并通过控制其参数,获得了满足预定条件和要求的滤波器幅相特性.利用白噪声序列作为滤波器输入端,生成了符合要求的随机振动时域信号.同时还采用基于AR自回归模型参数方法对获得的随机振动时域信号进行功率谱估计与验证.结果表明:功率谱精度及两功率谱曲线间的误差完全在允许范围内,采用该方法获得的随机振动时域信号完全满足仿真与试验测试对信号幅频特性和功率的要求.     

非参数的广义转换异方差模型

在风险管理中，费用的平均值E［Y|[WTHX]X[WTBZ]］是一个关键参数.预测平均费用的主要困难在于费用数据是严重偏态且异方差.目前常用的方法有转换模型及广义线性模型方法，这两个方法独立被研究，没有任何交叉，它们部分地克服了数据的偏态性及异方差性质. 本文提出了一个新的非参数模型，它不要求给定转换函数、联系函数、方差函数及误差分布函数. 现有的转换模型及广义线性模型都只是这个模型的特例，该模型可以在一个相当广泛的范围内提供一个最好的选择. 更重要的是本文用一个非常简单的方法估计感兴趣的参数，估计过程中     

一种基于记忆LUT的多倍频程预失真方案

针对多载波无线通信系统中多倍频程功率放大器存在的强非线性失真与记忆效应失真问题,提出了一种基于记忆查找表的LUT+MP多倍频程预失真方案。方案模型由记忆查找表(LUT)和记忆多项式(MP)串联构成,采用间接学习法的LMS和RLS算法对模型参数训练辨识。仿真结果表明,针对维纳模型高功率放大器,在输出功率回退OBO=2.27 d B时,对Wiener模型功放的三阶互调失真改善达到了55.9 d B,五阶互调失真改善达到了44.5 d B。与现有的LUT+FIR和LUT+并联FIR预失真方案相比较,能带来更好的建模精度和线性化效果。同时,设计使用的学习算法简单实用,稳定性能好。     

一类灰色投入产出优化模型的设计与应用

本文提出一类投入产出优化预测技术,通过对所获信息不断的有效利用,可以将投入产出模型中的灰参数逐次加以修正,使模型不断得到改进,从而提高预测的精度。应用实例表明,应用该优化模型可以取得比较满意的结果。     

包含负阻效应的高压LDMOS子电路模型

高压MOS器件具有复杂和特殊的结构,存在自热效应与沟道长度调制效应.这些效应使饱和区电流会随电压的增加而减小,即存在负阻效应.为有效表征这一特性,使用标准器件建立子电路模型,通过合适的器件选择和参数设置来模拟负阻效应.同时,根据不同沟道区域的饱和原理,采用不同的模型与参数进行模拟,使子电路适用于不同栅压和漏压.子电路具有精确的模拟性能,在电路模拟中,可以作为一个黑匣子直接调用,克服传统BSIM3模型模拟上的不足.     

Eigen-Space Decomposition (ESD) Method for the Design of Internal Model Controller (IMC) from Noisy Input and Output Plant Data

A novel approach to design Internal Model Controller(IMC)is proposed in this paper directly from measuredinput and output plant data,which are assumed to becontaminated by measurement noise.In order to avoidthe complicated structure-identification problem inmost cases,two Finite Impulse Response(FIR)modelsare taken to represent the plant model and the internalmodel controller respectively.Taking account of mea-surement noise both in the plant input and its output,anESD based Total Least Squares(TLS)solution is appliedfor the unbiased identification of the plant model and itsinverse model,the latter constitutes the internal modelcontroller according to the principle that the internalmodel controller approximates the inverse dynamics ofthe plant model.Simulations are given for a testifica-tion.