有色噪声干扰系统的参数辨识递推算法

为了辨识受有色噪声干扰的系统参数,提出一种递推算法。该算法由系统部分的参数估计和噪声部分的参数估计2部分组成。系统参数估计采用的是包含当前预报误差和之前估计误差的递推算法辨识。噪声部分参数则是采用扩展的最小二乘算法辨识。该文对新的递推算法进行了仿真,实验结果显示该算法能够降低噪声对参数估计的影响,减小估计误差,较精确地辨识出受有色噪声干扰系统的参数。     

有色噪声干扰系统的参数辨识递推算法

为了辨识受有色噪声干扰的系统参数,提出一种递推算法。该算法由系统部分的参数估计和噪声部分的参数估计2部分组成。系统参数估计采用的是包含当前预报误差和之前估计误差的递推算法辨识。噪声部分参数则是采用扩展的最小二乘算法辨识。该文对新的递推算法进行了仿真,实验结果显示该算法能够降低噪声对参数估计的影响,减小估计误差,较精确地辨识出受有色噪声干扰系统的参数。     

差分进化算法在气动力参数辨识中的应用

差分进化算法是一种新兴的优化算法,与最小二乘法等梯度类算法相比,它能够进行全局寻优且对初值不敏感,具有广泛的应用前景.建立某型飞机刚体运动的6自由度非线性动力学模型,在叠加一定比例白噪声的情况下获得其仿真数据,使用差分进化算法辨识出该型飞机的纵向运动气动力参数,辨识结果与真实值较为吻合,证明该算法是可行的.多组试验表明:对于该型飞机的动力学模型和仿真数据,使用差分进化算法的辨识结果与使用最小二乘法、普通粒子群算法的辨识结果相比,具有更高的精度和更强的鲁棒性.     

空调对象参数辨识的一种混合算法

针对空调对象这一时变迟延环节,提出了一种基于最速下降法和最小二乘法的混合参数辨识算法。对一空调对象分别在初始条件未各和参数发生突变的前提条件下进行了参数辨识,计算结果表明,提出的和识 法不但适用于时不变的空调系统,而且对时变的空调系统也具有辨识性能稳定、计算时间少、计算精度高等优点。     

异步电动机的自适应解耦控制

针对异步电机微分几何法控制系统 ,分析电机参数变化对系统的动、静态性能的影响 ,提出一种简单的转子参数辨识算法 .给出了相关的结构图及仿真结果     

一种改进人工蜂群算法的 Wiener 模型分步辨识法

为解决非线性系统 Wiener 模型参数辨识问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法（NLJ-artificial bee colony algorithm, NABC）的分步辨识方法。NABC 算法融合了人工蜂群算法的简洁性和随机搜索算法的高精度优势,有较快的收敛速度、较强的局部求精和全局搜索能力。通过对经典测试函数的寻优,验证了 NABC 算法较其他改进方法的优势。分步辨识法解决了 Wie-ner 模型辨识过程中容易造成的误差累积问题,实现其线性和非线性部分的独立辨识。通过 pH 中和反应过程建模仿真验证了分步辨识法的有效性。     

反向烟花算法及其应用研究

针对烟花算法性能提升瓶颈和收敛速度较慢的问题,通过引入反向学习策略,提出了一种自适应反向学习算子,并进行了相关收敛性理论证明。通过反向学习算子与烟花算法相结合,构建了反向烟花算法组,并通过典型测试函数进行仿真实验。结果表明:在相同实验设置下,反向烟花算法可在原算法寻优性能上至少提升10-2精度,并加快了收敛速度。针对混沌同步与控制系统中常见的参数辨识问题,以混沌同步控制中Lorenz混沌系统参数辨识问题为应用背景,通过实验仿真,验证了反向烟花算法可用于混沌控制系统参数估计,与现有方法相比较,估计误差低至10-11,具有较高的估计精度,是一种新的有效的混沌控制系统参数估计方法,拓展了算法工程应用的范围。     

系统辨识的粒子群优化方法

研究了一种基于粒子群优化算法对系统进行辨识的新方法.该方法的基本思想是将典型数学模型相互组合而构成系统模型,即首先将系统结构辨识问题转化为组合优化问题,然后利用粒子群优化算法同时实现系统的结构辨识与参数辨识.为了进一步提高粒子群优化算法的辨识性能,提出了一种改进的粒子群优化算法.仿真结果表明,给出的辨识算法是合理的,虽然扰动对算法的性能以及辨识结果有一定的影响,但利用文中所提出的改进粒子群优化算法仍然可以理想地辨识出系统的结构以及模型的参数,且与已有辨识算法相比更加有效.     

大型凸极同步电机参数辨识的混合算法

提出了大型凸极同步电机参数辨识一种新方法：改进禁忌方法和有限元方法相结合的混合算法，为克服现有组合优化禁忌算法易于陷入局部极值点的不足，对禁忌算法进行了改进，某台300MW凸极同步电机参数辨识结果验证了本方法的正确性。     

新型蝙蝠算法辨识船舶运动模型参数

为准确、有效辨识出船舶运动模型的参数,以构建精确的船舶运动模型,将群智能优化算法中新型蝙蝠算法引入船舶运动模型的参数辨识。将船舶运动模型参数辨识问题转化为一个多维变量函数优化问题,分析了新型蝙蝠算法求解船舶运动模型参数辨识的适应性;给出了采用新型蝙蝠算法进行船舶运动模型参数辨识的流程。基于实船实验数据,采用新型蝙蝠算法辨识了实船一阶线型响应型模型参数。实例显示,将船舶运动模型参数辨识问题转化成优化问题,通过新型蝙蝠算法对构建的误差准则目标函数的优化,能够快速找到使得目的函数最优的一组变量,该变量即为辨识得到的模型参数。研究表明,提出的技术路线简明且适用,是一种有效的计算机辅助船舶运动模型参数离线辨识方案。     

多普勒天气雷达单PPI探测强风暴的方法

利用天气雷达准确而快速地识别强风暴一直是进行强天气预警的关键组成部分。针对目前多普勒天气雷达探测强风暴方法在实际应用中存在的问题，提出了利用单PPI资料进行强风暴识别的方法，在综合利用多普勒天气雷达强度场、速度场、谱宽场资料及缩短探测时间方面进行了尝试。应用实际资料进行的效果检验表明：与现有强风暴识别方法相比，单PPI识别方法的结果准确率达87．5％，虚警率为22．2％，同时具有节省探测时间、快速发布警报的优点。     

基于陀螺仪误差后验补偿的捷联惯导圆锥效应补偿算法

捷联惯导圆锥效应补偿计算通常基于输出补偿后的陀螺仪角增量,陀螺仪误差补偿速率必须与陀螺仪输出的采样速率相同,相应地增加了导航计算机的吞吐量,为此提出了一种后验补偿方法.首先利用未进行误差补偿的陀螺仪角增量输出计算圆锥补偿项,然后在姿态更新中对由于陀螺仪误差未补偿造成的圆锥补偿误差进行补偿.仿真实验证明,在相同圆锥效应补偿更新速率下,后验补偿算法计算的圆锥效应补偿精度与先验算法相当,但计算量显著降低.     

DSP色选机分选系统数字信号处理算法

色选机中的分选系统是一个典型多通道随机信号测控系统,文中研究其过程控制规律,提出系统的信号识别、输出脉冲的延时和宽度定时,以及通道输出状态控制的软件算法,并在MAX125 A/D芯片和数字信号处理器TMSC320F206 DSP为核心组成的硬件板上验证算法.实验结果表明,基于该算法的单块DSP板就能处理10通道的信号检测识别、延时,以及宽度时间的定时输出,时间的控制精度优于0.1 ms.该算法应用于实际的80通道大米色选机分选系统中,能较好满足大米筛选精度及效果的要求.     

基于星敏感器双矢量观测信息的卫星姿态确定算法研究

针对三轴稳定卫星,研究基于星敏感器双矢量观测信息的卫星高精度姿态确定算法。建立了姿态运动学模型、敏感器测量模型、QUEST算法模型和扩展卡尔曼滤波(EKF)模型。对比分析了QUEST算法以及星敏感器与陀螺组合的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的定姿精度。通过数学仿真,表明基于星敏感器和陀螺的扩展卡尔曼滤波组合姿态确定算法具有更高的定姿精度。     

碳纤维激光石墨化炉温度控制系统的优化设计

碳纤维激光石墨化加热具有热源集中、升温迅速的特点，石墨化炉的温度控制系统主要采用传统PID控制器，存在惯性大、超调严重等缺点，并且PID控制器的3个参数(比例系数k_p、积分系数k_i和微分系数k_d)固定且主要依据经验获取。对于没有精确数学模型的PID控制系统，可以采用模糊控制对控制策略进行优化，但是模糊算法中模糊规则表的制定依旧主要源于经验所得，无法保证当前规则为最佳规则组合。针对上述问题，提出一种基于遗传算法的优化策略，对模糊规则表寻找全局最优解；借助MATLAB和Simulink环境进行编程仿真，结果表明，基于遗传算法的模糊PID控制效果在整体上优于传统PID控制和模糊PID控制，其响应时间短，控制精度高，无超调量，可用于碳纤维激光石墨化炉的温度控制系统设计。     

几种模糊控制算法的MATLAB仿真

模糊控制算法发展至今已有多种算法，对其中的几种常用算法进行分析研究，以比较各种不同算法的特点和优越性是一项十分有意义的工作。通过仿真研究分析了Mamdani模糊算法、具有可调因子的模糊算法以及模糊CCC算法的性能，并解释了模糊CCC算法相对于其他两种算法的优越性。还总结了量化因子和比例因子对模糊控制器的影响及因子的修改方法，并在仿真过程中加以了应用和验证。     

基于链码差的边界凸凹性判别

对边界凸凹性判别的多种算法进行了分析比较。从边界的链码描述出发,论述了绝对链码、相对链码、链码和、链码差等边界特征参数提取的算法。分析了用链码和曲线,了解边界性状的方法,提出了一种新的基于链码差的边界凸凹性判别算法。实践表明,该算法避免了叉积运算,有效地提高了判别速度,而且实现算法简单、稳定。最后对该算法可能的应用进行了展望。     

一种新的RFID防碰撞算法的研究

分析了RFID系统中二进制搜索算法和动态二进制搜索算法的防碰撞原理,并针对这些算法对碰撞连续的标签进行识别时操作效率较低,提出了一种新的算法.该算法是在二进制树形搜索算法的基础上进行改进的.对3种防碰撞算法的性能进行了比较,此防碰撞算法可以提高多卡识别的效率.     

抗野值自适应Kalman滤波及其在陀螺信号处理中的应用

针对陀螺漂移信号中野值的不良影响，从简化的自适应Kalman滤波算法出发，设计了抗野值的自适应Kalman滤波方法．通过在某型号高精度寻北仪上的试验验证，用该方法处理后所得方差为9．0809”，而常规Kalman算法所得方差为17．6919”，计算结果有所提高．试验证明，采用该方法不仅能够有效提高寻北仪的寻北精度，而且对系统的量测噪声不敏感。     

GPS变形监测的似单差算法与粗差识别

根据高精度GPS变形监测的特点,建立了单历元解算变形量的似单差模型及其算法.该模型避免了周跳的探测与修复,可适用于动态、静态两种监测模式及同步观测卫星少于4颗的情况.在分析似单差模型的基础上,提出了识别载波相位观测值中小于半周的粗差的方法.利用试验数据对似单差模型的正确性及粗差识别方法的有效性进行了检验.