系统辨识相容性的随机可观测条件

引言 关于线性系统的辨识问题,尤其是参数最佳估计的收敛性问题,引起人们的重视和讨论。Sternby在中,对一个用向量差分方程描述的动态系统,以Bayes观点研究,得出具有高斯白噪声动态系统模型参数估计的几乎处处相容性(以下记为a.e.相容性)的充要条件。本文旨在此基础上,从一个随机系统的随机可观测性矩阵出发,引用矩阵     

一类连续线性系统的完全辨识

在一般情况下，对于连续线性系统可以获得其代数等价系统或传递函数的辨识。本文对这种线性系统的一个特例，即由高阶方程描述的一类线性系统，依据系统的观测数据，用该系统的特征值构造出唯一的变换矩阵，解决这类系统辨识中，由离散辨识结果返回连续系统的反问题，进而实现这一类线性系统的完全辨识。     

一维对流扩散方程的4种差分格式的Jacobi迭代收敛性比较

针对一维常系数对流扩散方程采用不同的差分格式离散后所得到的线性系统,通过直接估计Jacobi迭代矩阵的谱半径,比较了不同差分格式下点Jacobi迭代方法的收敛性,并通过数值算例进一步验证了所得理论结果的正确性.     

西藏电网暂态稳定分析的动态负荷模型及发电机参数等值

提出适用于西藏电力系统暂态稳定分析的广义实用负荷模型，并给出等值同步发电机参数。利用线性前馈网络连接权与差分方程负荷模型系数的映射关系，对西藏特殊电力负荷的差分方程参数进行辨识，在线性前馈网络算法中提出为了避免在极值点附近出现振荡现象，对初始权值搜索应满足的条件。比较了线性前馈网络和线性规划方法辨识差分方程的输出响应特性，表明线性前馈网络参数辨识的负荷模型内插能力优于线性规划方法，两种方法的外推能力基本一致。通过算例验证了用综合性质的差分等值动态负荷模型代替等值静态负荷和感应电动机模型的有效性。     

二阶Sylvester方程的解及其在特征结构配置中的应用

考虑了二阶Sylvester矩阵方程的求解及其在特征结构配置设计中的应用。通过矩阵初等变换,给出了该矩阵方程的迭代形式的解析通解。基于二阶Sylvester矩阵方程的解析通解,给出了振动二阶线性系统的状态反馈特征结构配置设计参数化方法。该参数化方法给出了特征向量矩阵和状态反馈增益阵的参数化表达式,其所含自由参数为控制系统设计提供了全部自由度,可适当选择这些参数满足某些系统设计性能指标,如鲁棒性等。最后,数值算例表明二阶Sylvester矩阵方程的解析通解和状态反馈特征结构配置设计参数化方法的简单有效性。     

无穷维线性系统的辨识及其收敛性

引言 关于离散时间控制系统参数的辨识,已有丰富的研究成果,文章[1]、[2]都作了详细讨论。对连续时间随机系统参数的辨识问题在[3]中也有专门阐述。本文旨在考虑连续时间状态方程控制参数的辨识,应用半群理论,引入与原线性系统方程有关的温和解形式,然后在无穷维函数空间上研究输入-输出关系所表示的线性系统,导出此系统     

基于Haar小波微分运算矩阵的分布参数系统辨识

在Haar小波正交逼近变换的基础上,对一阶线性分布参数系统参数辨识问题进行了研究.利用微分运算矩阵及其性质,将原偏微分方程描述的线性分布参数系统转化为一组代数矩阵方程,再利用最小二乘法,确定出待辨识的系统参数.基于Haar小波微分运算矩阵方法与基于积分运算矩阵的方法相比,避免了对偏微分方程进行多重积分运算、再利用积分运算矩阵的过程;而且可以不考虑初始条件和边界条件,简化了问题的求解过程.仿真实例表明了该方法辨识精度高,待辨识的3个参数辨识率分别达到0.06％、1.17％、0.26％,可以作为一种解决分布参数系统辨识问题的工具.     

基于LR-梯形模糊数的模糊线性系统解问题及其数值计算

为了将模糊线性系统转化为不带参数r∈[0,1]的分明线性矩阵方程进行求解,在推广LR-梯形模糊数的基础上,利用LR-梯形模糊数的结构特点和系数矩阵的广义逆讨论了模糊线性系统的强模糊解和弱模糊解以及数值计算的迭代法.     

线性系统传递函数的阶数辨识

在实际系统的参数辨识中，系统的结构往往并不知道，因此，要想正确辨识系统参数，就必须同时要辨识系统的阶数。该文根据线性系统的频域分析原理，讨论了包含有积分环节的线性连续时间系统的阶数辨识方法，并详细描述了线性系统阶数辨识的实现过程以及用Ｆ检验法来辨识模型结构的步骤与程序设计分析设计方法。实验结果表明，这种方法具有一定的辨识精度和工程应用价值。     

自校正调节器全部参数在线辨识的一种新设想

本文简述自校正调节器的基本原理及闭环系统参数可辨识的条件;引进等效时滞的概念,它可通过开环阶跃响应的试验求取;导出差分方程的系数与等效时滞的关系式,用它做为一个补充方程,可以获得闭环条件全部参数在线辨识的结果。     

神经网络TSP问题仿真分析

描述了Hopfield神经网络和自组织特征映射神经网络解决TSP问题时的求解过程和仿真算法.通过对两种算法的仿真比较,得出以下结论:对于较大规模的TSP问题,SOFM模型的寻优结果要优于HNN模型寻优结果;HNN对网络模型参数和初始条件具有很强的依赖性且调整参数组合非常困难,而SOFM的参数设置和调整相对要简单得多;SOFM算法对待解决问题的拓扑分布不敏感,而HNN算法的收敛性对待求解问题的自身分布有很强的依赖性;当待求解问题的数目增大时,SOFM算法的运算时间增加缓慢,而HNN算法的运算时间增加较快.因此,在解决TSP问题时,自组织特征映射神经网络比Hopfield神经网络的效率高,随着问题规模的增大,其优势更为明显.     

基于进化规划和神经网络的多用户检测器

利用两种方法的优点,并将它们应用于CDMA多用户检测中,提出一种基于并行遗传算法和Hopfield神经网络的多用户检测器．该检测器中,进化规划首先给神经网络提供较好的初始值,然后用神经网络实时快速地获得最优解．计算机模拟结果表明：本文所提出的检测器在误码率和“抗远近”效应方面均具有良好的性能。     

任务分配问题的瞬态沸混沌神经网络解法

采用具有瞬态混沌特性的神经网络（TCNN）解任务分配问题,该方法利用神经元的自反馈产生混沌动态,由于混沌动态特性具有很强的搜索全局最优妥的能力,有效地避免了传统Hopfield神经网络（HNN）极易陶入局部极小的缺陷,同时利用时变参数控制混沌行为,使网络在经过一个矩暂的混沌倒分岔后逐渐于一般的Hopfield神经网络,保证网络收敛到一个最优或近似最优的稳定平衡点。仿真结果表明,TCNN解任务分配问题时,总能收敛到全局最优或几乎接近全局最优,同时具有更高的搜索效率,另外,还用此方法求解了属于NP－完全问题的实时分布处理系统的任务分配问题。     

TSP的瞬态混沌神经网络算法

具有瞬态混沌特性的神经网络(TCNN)可以解TSP。利用神经元的自抑制反馈产生混沌动态，其遍历性能和随机搜索性能有效地克服了Hopfield神经网络(HNN)极易陷入局部极小的缺陷；同时利用一时变参数控制混沌行为，使网络再经过一个短暂的倍周期倒分岔后逐渐趋于一般的Hopfield神经网络，从而收敛到一个最优或近似最优的稳定平衡点。仿真结果表明，TCNN比HNN具有更强的全局寻优能力和更高的搜索效率。     

线性差分双极性电池堆电池数学模型及其求解

本文给出双极性电池堆电池数学模型.利用在模拟电流回路中的电流平衡和电势平衡建立常系数线性差分方程组,及其求解电池堆泄漏电流等,并对计算结果进行分析和讨论,调整各参数使电池堆达到最佳状态.采用本文的差分方程组法比Katz 和Szpak 等的矩阵法简单方便,并且更有效.     

非线性节块展开法

非线性节块展开法是一种快速计算反应堆物理参数的节块方法。与有限差分法相比，它具有速度快、精度高的特点；与另一种节块法—Ｇｒｅｅｎ函数展开法相比，它又保留了有限差分法的优点：不但可以得到有效倍增因子、功率分布等参数，还可以得到差分方程的系数矩阵，因而十分适合与广义微扰理论（ＧＰＴ）相结合以获得更快的计算速度，应用于堆芯燃料管理优化中。通过两个二维基准问题的检验计算，比较了非线性节块展开法和Ｇｒｅｅｎ函数展开法程序的速度与精度，结果表明两个程序基本相当，非线性节块展开法可以满足实际应用的需要。     

具有联想功能的时滞神经网络的渐近稳定性

利用Razumikhin条件和具体的Lyapunov函数,讨论了Hopfield模型平衡点的稳定情况。对两类不同的时滞模型进行的不同的研究,得到了时滞相关和时滞无关的条件：时滞相关条件是当时滞适当小时,滞后模型和无滞后模型具有相同的稳定性,并给出了滞后界限的估计;时滞无关的条件则要求系数有较强的条件。     

液体晃动力学参数的辨识

提出一种确定液体晃动力学参数的新方法。建立晃动液体和运动容器的力学模型和它的差分方程，实测液体晃动时充液容器运动的信号，采用广义最小二乘法处理试验数据，估计出液体晃动的力学参数。用此种辨识方法获得的液体晃动的主频率和参预基频晃动液体的等效质量与理论计算和共振试验法得到的结果基本一致。     

混合支撑载流条形薄板的非线性力学分析

在给出耦合场作用下载流条形薄板的磁弹性非线性运动方程、几何方程、物理方程和电动力学方程的基础上，通过变量代换，将描述载流薄板的磁弹性状态方程整理成含有10个基本未知函数的标准柯西（Cauchy）型；并通过差分法和准线性化方法，将标准柯西型的非线性偏微分方程组，变换成为能够用离散正交法编程求解的准线性微分方程组。通过具体算例，得到了固定简支混合支撑载流条形薄板的磁弹性麻力与变形的数值解。变换电磁参量讨论了固定简支混合支撑载流条形薄板的麻力及变形的变化规律，通过实例说明了通过变化电磁参量可实现对条形板的变形控制。     

改进的磁化等离子体SO-FDTD方法

根据磁化等离子体的色散特性,给出了一种计算各向异性介质的改进的移位算子有限差分(Shift-Op-erator Finite Difference Time-domain,SO-FDTD)方法.该方法从Maxwell方程组入手,结合极化电流密度与磁化等离子体各参数的关系,推导得出电流密度的差分方程表达式,进而求出电场的差分迭代方程.应用该方法计算了磁化等离子体平板的反射、透射系数,通过与解析法和辅助方程法(Auxiliary Difference Equantion,ADE)的比较,验证了该算法的高效性和准确性.