基于辅助模型递推最小二乘法的Hammerstein模型多信号源辨识

针对含有过程噪声的Hammerstein模型,提出了一种基于辅助模型递推最小二乘法的Hammerstein模型多信号源辨识方法。采用多信号源实现Hammerstein模型的可辨识性和参数估计分离问题;将辅助模型引入到串联模块的最小二乘法辨识中,得到Hammerstein模型参数的无偏估计。仿真结果验证了该算法的有效性。     

时变系统辨识方法及其收敛定理

介绍了用于辨识方法性能研究的鞅收敛定理和鞅超收敛定理,阐述了其应用范围;讨论了研究辨识算法收敛性的各种激励条件;综述了时变随机系统的各种辨识方法,包括最小二乘类辨识方法(如遗忘因子最小二乘算法、卡尔曼滤波算法、有限数据窗最小二乘算法等)和随机梯度类辨识方法(如遗忘梯度算法、广义投影算法等);同时阐述了时变参数系统辨识领域的一些值得深入研究的课题;最后给出了遗忘梯度算法在不同条件下参数估计误差上界的几个定理,说明数据的平稳性可以改善参数估计精度.     

多变量Hammerstein-Wiener模型的参数辨识

为了突破现存Hammerstein-Wiener模型参数辨识方法中假设输出非线性块可逆的限定条件,基于可分非线性最小二乘算法,提出由多个单变量Hammerstein子模型和一个多变量输出非线性块组成的多变量Hammerstein-Wiener模型的参数辨识方法.首先,以输出误差最小为准则使用Levenberg-Marquardt法辨识出输出非线性块和Hammerstein子模型的两个参数集.其次,对Hammerstein子模型使用基于张量积的奇异值分解,辨识出输入非线性块与中间线性块的参数.再次,理论分析了所提辨识方法的辨识收敛性.最后,通过仿真验证此法的有效性.     

基于ＳＯＲＡ 的多学科协同优化可靠性优化方法

为了突破现存Hammerstein-Wiener模型参数辨识方法中假设输出非线性块可逆的限定条件,基于可分非线性最小二乘算法,提出由多个单变量Hammerstein子模型和一个多变量输出非线性块组成的多变量Hammerstein-Wiener模型的参数辨识方法.首先,以输出误差最小为准则使用Levenberg-Marquardt法辨识出输出非线性块和Hammerstein子模型的两个参数集.其次,对Hammerstein子模型使用基于张量积的奇异值分解,辨识出输入非线性块与中间线性块的参数.再次,理论分析了所提辨识方法的辨识收敛性.最后,通过仿真验证此法的有效性.     

基于VFF-RLS的力传感器的动态特性研究

在科学实验与工业生产中,力传感器动态特性会直接影响传感器的精度,因此研究力传感器动态特性具有重要意义。针对应用于手术机器人的应变式力传感器动态特性难以满足精度要求的问题,文中研究了基于最小二乘参数辨识方法在力传感器振动结构中的应用。由于递推最小二乘（RLS）对于二阶振动系统模型辨识难以同时保证快速性和抗干扰性,文中提出了一种基于可变遗忘因子的递推最小二乘参数辨识方法。首先,通过建立随机振动系统模型,对系统的输入/输出特性进行仿真与分析,确定了遗忘因子函数中的参数,仿真结果表明,文中提出的方法在保持更快收敛速度的同时,使参数辨识误差和收敛预测误差相比于RLS有明显的降低,相比于最小二乘有良好的时变性;然后,在阶跃测试标定法基础上对微创外科手术机器人力传感器的动态参数进行辨识,获得该传感器系统的结构动态特性,即固有频率和阻尼比。实验结果表明,文中提出的方法有较好的收敛性和稳定性,有效地提高了辨识精度。     

基于最小Wilcoxon学习方法的Hammerstein模型辨识

提出一种基于最小Wilcoxon学习方法的非线性动态系统建模方法。用非线性静态子环节和线性动态子环节串联——Hammerstein模型来描述非线性动态系统。然后,将Hammerstein模型的非线性传递函数转换为等价的线性形式,从而建立起线性中间模型。再由最小Wilcoxon学习方法辨识出中间模型参数。最后,通过中间模型参数与Hammerstein模型参数之间的关系,推出原系统的非线性静态环节和线性动态环节的参数,从而实现原非线性动态系统建模。在系统仿真响应信号有扰动时,该方法比用最小二乘法辨识中间模型表现出更强的鲁棒性。     

Hammerstein非线性系统参数估计分离的三种方法

采用递推最小二乘算法估计Hammerstein非线性系统的参数,获得的参数估计中包含了线性块参数与非线性块参数的乘积项,探讨了分离参数估计的三种方法:平均方法、排列组合方法、奇异值分解方法,并通过仿真例子进行了比较分析.     

含有过程噪声的Hammerstein-Wiener模型辨识算法及其收敛性分析

针对含有过程噪声的Hammerstein-Wiener模型,提出一种偏差补偿递推最小二乘辨识方法.通过将偏差补偿引入到递推最小二乘算法中,在线辨识包含原系统参数乘积项的参数向量.并用鞅收敛定理证明偏差补偿递推最小二乘辨识算法的收敛性,分析表明在持续激励的条件下参数估计偏差一致收敛于零.仿真结果表明该方法优于递推最小二乘辨识方法.     

随机多变量NARMAX模型的非线性递推最小二乘算法

针对随机多变量NARMAX模型存在的问题,基于线性滤波﹑谱分解定理及成型滤波器原理,将随机干扰等效在系统的输出端,提出改进的随机多变量NARMAX模型。基于辅助模型的原理,在参数估计的准则函数中加入待估参数的增量约束项和遗忘因子,并结合增广递推最小二乘算法和随机非线性递推最小二乘算法,将改进的多变量NARMAX模型转换为具有耦合的子系统,给出具有遗忘因子的,能克服算法病态的,适用于具有时变参数模型的改进随机多变量NARMAX模型的非线性递推最小二乘算法。应用在线修正参数预测滤波PID控制,仿真结果验证了算法的有效性。     

RLS算法在碳基超级电容器参数辨识中的应用

为改善传统碳基超级电容器模型不能同时兼顾简易性和精确性的缺点,提出一种解决碳基超级电容器模型参数辨识问题的新方法.构建一种能充分描述超级电容工作特性的参数辨识电路模型,采用带遗忘因子的最小二乘法(RLS)对电路参数进行辨识,并通过恒流充电实验方法及仿真研究对充电过程的电压和电流进行测量和比较.研究结果表明:该电路模型能克服传统最小二乘法易出现数据饱和的缺点,得到更为精确的模型辨识参数.     

推广的遗忘因子递推最小二乘算法在GPS中的应用

作者将推广的遗忘因子递推最小二乘算法应用到GPS以确定动态目标的轨迹，并与推广的Kalman滤波进行比较，发现两种算法在GPS中具有各自的优点，当噪声相关性较大又不能准确地得到其方差时，推广的遗忘因子递推最小二乘算法好于推广的Kalman滤波算法。     

非线性随机系统具有遗忘因子的递推最小二乘法

针对NARMAX模型,结合线性滤波、谱分解定理及成型滤波器原理构成非线性随机系统模型,并将参数模型转化为脉冲响应非参数模型.依据Hankel矩阵法,在参数估计准则函数中加入待估参数的增量约束项和遗忘因子,并结合增广最小二乘递推算法,提出一种具有遗忘因子的非线性参数估计的递推最小二乘法.该算法收敛速度快,且能克服病态,适用于时变参数情形.将其应用于一种非线性自适应预测控制算法仿真中,验证了算法的有效性.     

一类输入有约束线性系统的数据驱动PID控制器设计

针对一类输入受限的线性系统,提出具有适应输入约束和抗积分饱和性能的数据驱动PID控制器改进设计方法.采用虚拟参考迭代整定法,应用递归最小二乘辨识算法在线计算PID参数.当输入有约束时,计算的控制器输出超过这个限制条件可能导致性能下降甚至出现稳定性问题,同时PID算法中的积分作用也可能出现饱和现象.改进的方法基于输入-输出观测数据和输入约束信息,在PID控制环节后串联一个类似抗积分饱和的环节,适应控制器输出过大需要限定的客观要求.通过控制器结构设计和仿真,演示了改进方法的有效性.     

非公路车辆簧载质量实时估计

针对非公路车辆簧载质量估计问题,提出了一种采用油气弹簧气压测量与车体在线姿态测量相结合进行实时簧载质量估计的方法.建立了基于单筒式油气弹簧的整车7自由度振动模型,利用带遗忘因子的递推最小二乘估计方法对簧载质量进行估计,并以D级道路作为仿真激励进行了仿真实验.研究了递推最小二乘估计中遗忘因子、滤波器参数及车速等因素对质量估计性能的影响,结果表明所提出的质量估计方法具有良好的准确性和实时性.      

含饱和特性的双采样率数据Hammerstein系统辨识

针对含有饱和特性的双采样率数据Hammerstein系统提出了一种新的辨识方法。首先,将含有饱和特性的静态非线性环节和线性动态环节的串联,整理成一个非线性基函数和线性动态环节的串联。在此基础上,利用辅助模型辨识原理解决数据缺失、中间未知变量、被辨识参数之间存在耦合的问题, 通过递推辨识算法利用双率采样数据辨识单率Hammerstein模型中的参数。最后,以一个含饱和特性非线性系统实例的建模来验证提出辨识算法的有效性。     

货车整车质量辨识方法研究

针对货车整车质量辨识问题,分别对基于车辆纵向动力学和基于运动学的两种整车质量辨别方法进行仿真和实车试验研究。阐述了两种整车质量辨识方法的原理,在TruckSim软件平台上建立车辆模型并在多种工况下基于这两种方法进行仿真分析。根据仿真结果进行实车试验,提出了一种车速冗余计算和加速度计算的方法,利用带时变遗忘因子的递推最小二乘法（RLS）对实车质量进行估计。研究结果表明,所提出的车速冗余计算方法和加速度计算方法准确有效,同时减少换挡次数能够显著提高辨识算法的收敛速度。相比于运动学整车质量辨识算法,基于车辆纵向动力学整车质量辨识算法能够有效地估计货车整车质量,鲁棒性好,估计准确,收敛速度快,具有很好的工程应用价值。     

基于BCRLS-AEKF的锂离子电池荷电状态估计及硬件在环验证

研究有色噪声下的锂离子电池参数辨识与荷电状态（SOC）估计,并进行硬件在环实验验证.在动力电池模型的参数辨识过程中,利用带遗忘因子的偏差补偿递推最小二乘法进行偏差补偿,提高了有色噪声数据的参数辨识精度.在此基础上,利用自适应扩展卡尔曼算法进行SOC估计,使得滤波算法中的估计结果可以随着噪声统计特性的变化而自适应更新,实现了模型参数和电池状态的联合估计.最后,借助BMS测试系统模拟电池电压电流信息输出,完成了硬件在环实验以验证所提出的方法.实验结果表明,利用所提出算法估计得到的电池端电压和SOC误差分别小于10 mV和0.5%.      

无线传感器网络中传感器节点定位的递归加权最小二乘优化方法

采用最小二乘优化算法,研究了基于接收信号强度测量的信号源定位问题.首先,建立了路径损耗的线性化模型;然后,介绍了加权最小二乘法,并提出了无线传感器网络中传感器节点定位的递归加权最小二乘优化方法.最后将本文提出的迭代加权最小二乘法与基于接收信号强度（RSS）的2种算法进行比较,仿真结果表明提出的算法在定位精度方面有更好的表现.