设计FIR数字滤波器的随机抽样递推最小二乘算法

考虑了对称系数及反对称系数的ＦＩＲ数字滤波器的设计问题,将这个设计问题看成一个线性系统的辨识问题,辨识系统参数所需的输入数据由一随机抽样法产生,辨识算法采用递推最小二乘法．按随机抽样法产生的数据保证了被辨识参数的收敛性,实现了最小加权平方误差准则．最后给出了几个设计范例．     

分数阶系统的一种频域辨识算法

研究了利用频率响应数据辨识分数阶传递函数的问题.根据分数阶传递函数模型中,公因子阶次和分母系数是非线性参数,而分子系数则是线性参数,给出了一种频域辨识算法:利用模拟退火算法估计公因子阶次和分母系数,相应的分子系数通过求解线性最小二乘问题得到.该算法可以估计出包括公因子阶次在内的所有模型参数.无噪声和有噪声频率响应数据2种情况下的仿真算例验证了算法的有效性.     

基于WLS-ABC算法的工业机器人参数辨识

针对工业机器人在不带负载时的动力学参数辨识问题,提出了一种基于加权最小二乘法与人工蜂群算法(WLS-ABC)的辨识算法.首先计及关节摩擦特性,推导出机器人动力学模型的线性形式;接着设计五阶傅里叶级数作为激励轨迹,采集辨识实验数据;然后根据文中辨识算法,采用加权最小二乘法得到待辨识参数初始解,并以蜂群为搜索单位,通过群体之间的信息交流与优胜劣汰机制找到全局最优参数;最后对得到的模型进行验证与分析.实验结果表明,通过文中辨识算法得到的预测力矩与测量力矩有较高的匹配度,所建立的模型能够反映机器人的动力学特性.     

船舶柴油机推进系统的建模方法

本文论述柴油机推进动态特性的建模方法。采用伪随机码的实验研究方法。讨论了柴油机推进系统计算机辅助建模中最佳激励信号的设计。根据装置输出量(轴转速)对输入量(油门位置)的响应数据进行回归分析,从而求出状态方程、输出方程以及差分方程中的诸参数。着重讨论了动态模型的阶数,滞后量的决定以及系数决定等问题。为了克服系统噪声和量测噪声,提高信噪比,特别在噪声源为非白时(相关),在柴油机推进系统在线辅助建模中,用TRS-80微型计算机递归使用广义最小二乘法。最后,使用多段的最小二乘法来解同一问题,因为该法比广义最小二乘法计算简单。此外,本文还研究了船舶推进系统的变速控制系统的特性,得到它的非线性数学模型的结构。在此基础上,也研究了按工况分组的模型参数的辨识,并得到用实验手段辨识参数的方法。     

机器人负载的动力学参数辨识

为解决机器人末端负载的时变性给高速运动的机器人带来控制精度降低的问题,研究了参数差值法、力矩求解法、全局参数辨识法的机器人末端负载动力学参数辨识的方法,以提高末端负载的辨识精度.得到的负载动力学参数用于动力学控制以提高机器人动态精度.通过建立拉格朗日动力学线性辨识模型,以最优激励轨迹进行实时数据采集,采样数据经过低通滤波及中心差分的处理后,代入相应的负载辨识方程式,并用加权最小二乘法解决线性方程组,可辨识到不同负载的动力学参数.实验验证了负载辨识方法的可行性.     

基于 RLSM 的海洋无人航行器操纵性参数辨识

针对传统海洋无人航行器(unmanned marine vehicle, UMV)操纵性参数辨识过程中,采用经典最小二乘法的辨识精度对基础数据量的依赖性较高、辨识误差较大的问题,提出一种改进的递推式最小二乘法(recursive least squares method, RLSM)用于UMV的操纵性参数辨识.首先,推导了UMV的操纵性响应模型,基于四阶龙格-库塔法进行相应的数值仿真数据采集;然后,对所建立的辨识模型进行离散化处理,简化成标准的递推式最小二乘法模式,以便于进行参数辨识设计;最后,根据辨识结果进行5°、10°、20°、30°正弦和Z形的半物理仿真实验,结果验证了所提出RLSM辨识算法的有效性、可靠性和优越性.     

广义最小二乘限定记忆参数辨识方法与仿真研究

最小二乘参数辨识法可用于动态系统、静态系统、线性系统、非线性系统的参数估计.可用于离线估计,也可用于在线估计.最小二乘辨识法简单、实用,其递推算法收敛可靠,并且当模型噪声为白噪声时,可得到无偏、一致和有效的估计,从而得到广泛的应用.但当模型噪声是有色噪声时,最小二乘参数估计不是无偏、一致估计,并且随着数据的增长,最小二乘递推辨识算法将出现数据饱和现象,以致递推算法慢慢失去修正的能力.广义最小二乘递推算法解决了模型噪声是有色噪声时,最小二乘参数估计的无偏性和一致性问题,并能给出噪声模型的参数估计值,但依然存在数据饱和问题.论文在广义最小二乘递推算法的基础上引入限定记忆方式,获得了广义最小二乘限定记忆参数估计递推算法(RFMGLS),解决了广义最小二乘递推算法的数据饱问题.仿真结果表明了RFMGLS算法的有效性.     

基于估计参数辨识递推算法用于输出间断采样条件下的线性系统参数辨识

最小二乘法是用于连续采样条件下线性系统参数辨识的常用算法,但在间断采样条件下,最小二乘法存在很多不足.提出一种基于估计的参数辨识递推(EBRLS)算法,并从理论上分析了其收敛性.仿真研究表明,对于普通辨识算法无法处理的间断采样情况.EBRLS可以给出令人满意的参数辨识结果,甚至在可用数据极其稀疏的情况下仍然有效.     

基于电压源变频器的异步电机定子电阻辨识方法研究

获得准确的电机参数是实现异步电机矢量控制、直接转矩控制、逆解耦控制等高性能控制策略的关键,尤其定子电阻误差对定子磁链观测精度有直接的影响.本文分析了传统基于变频器的异步电机定子电阻参数辨识存在问题,并提出了一种既可以消除电力开关器件通态压降影响又解决高频谐波干扰问题的定子电阻辨识方法.设计了跟踪-微分器从高频干扰电流信号中提取直流电流.搭建了仿真测试平台,测试了多组实验数据,构造数据矩阵,并采用最小二乘法估计待辨识的定子电阻,仿真结果验证了该方法具有很强的抗干扰能力及高的辨识精度.     

磁悬浮储能飞轮系统中的磁轴承参数辨识

精确的参数辨识是设计磁轴承控制器的基础.针对磁悬浮储能飞轮系统分别采用了电磁力测量法和自由振荡法对磁轴承的电流系数和位移系数进行了参数辨识,同时使用辨识到的参数进行了系统仿真.通过辨识结果和理论值,以及仿真和实际测量到的系统的时域冲击响应的比较,表明辨识结果有比较高的准确度.这两种方法均可有效地对磁轴承系统参数进行辨识,使用辨识参数所设计的控制器实现了飞轮系统稳定运行至20 000 r/min, 并实现了对外发电输出能量.     

基于最小二乘改进算法的时变系统参数辨识

在系统辨识领域,常规最小二乘法是一种最基本的辨识方法之一.然而,随着观测数据的不断增加,会出现“数据饱和”的现象,造成新观测数据对估计值起不到修正的作用.由于新观测值对未知参数估计的影响要比旧观测值大,采用了渐消记忆和限定记忆最小二乘改进算法,来实现时变过程的参数辨识,并进行了仿真实验.仿真结果表明,它们能够克服“数据饱和”现象,从而改善参数辨识结果     

一种涵道无人直升机模型参数辨识试验策略

针对样例涵道无人直升机,考虑机体振动等环境因素对输出数据的污染,提出一种样例无人直升机悬停模态下模型参数辨识方法．针对带角速率反馈的广义直升机参数辨识模型．利用直升机角速率、线加速度和操纵量依次独立辨识纵向通道模型参数Iy,Ib和Cr．首先根据传感器输出噪声方差先验信息筛选观测数据,有效剔除由此产生的部分野值样本．然后进一步采用低通滤波器对观测数据进行滤波．通过最小二乘法进行二次辨识．试验结果表明．该方法可显著提高模型参数辨识精度并降低参数估计的标准差．     

变压器漏电感参数在线辨识方法研究

利用变压器等值回路平衡方程原理,提出了利用加权递推最小二乘法的变压器漏电感参数辨识方法,给出了变压器漏电感参数辨识的等效模型,对变压器模型参数辨识的可行性进行研究,针对不同的情况,分别提出了归算到一次侧的变压器绕组参数辨识方法及变压器原副边漏电感参数辨识方法.利用动模实验数据对变压器漏电感参数辨识的结果表明,参数辨识算法稳定,不受负荷波动以及功率因数变化的影响,辨识结果具有较高的精度.     

民用飞机纵向气动参数辨识研究

飞机气动参数辨识是利用飞机在飞行试验过程中测得的状态响应数据对飞机的气动参数进行辨识的技术.设计了纵向气动参数辨识的激励信号,建立了非线性辨识模型.基于极大似然法对飞行试验数据进行辨识研究,得到纵向气动参数.对比飞行试验和辨识结果仿真的时间历程,表明辨识结果准确.     

线性系统实时辨识在微型计算机上的实现

实现最优控制必须研究控制对象的数学模型.对于定常系统,可以用离线系统辨识方法.如果对象数学模型为时变,就需要实时系统辨识.本文假定对象数学模型的微分方程形式已知,需要通过系统辨识确定其方程的系数,并能追踪参数的变化.这类问题称为灰箱问题.实际遇到的大多数工程系统及工业过程都属于此类问题.系统辨识的理论已相当成熟.本文着重讨论如何在微型计算机有限的资源条件下实现.选择的辨识对象为本校研制的碳纤维热分析仪试样加热电炉及其功率放大器(作为一个系统来进行辨识). 问题之关键在于系统辨识算法的选择.算法决定了系统辨识实现的开销以及辨识的可靠性.经过仿真与系统辨识实验比较,并验证了系统辨识的算法以及起步方式、参数选择、激励信号之产生等实际问题.结论为:对于线性系统实时辨识应用递归算法的最小二乘法比较简易可靠.可以在微型机或单板机上实现.     

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.     

死区非线性系统物理参数的两步辨识法

针对含非对称死区环节的非线性系统提出了一种基于Legendre多项式最佳平方逼近的两步辨识法。辨识时首先将非对称死区非线性恢复力用Legendre多项式近似,并用直接参数估计法辨识得到系统质量、阻尼等参数以及Legendre多项式系数;然后根据Legendre多项式最佳平方逼近系数与死区参数之间的关系估计出死区参数。仿真算例表明:在只测得带观测噪声的加速度和激励力数据的情况下,该方法仍能较好地辨识出死区宽度和斜率参数。     

基于线性规划单纯型法的系统辨识方法

传统的最小二乘辨识算法要求误差为低噪声水平,并且算法计算量大,针对这一问题提出了线性规划单纯型辨识算法.将参数辨识问题转化成线性规划问题;并给出了基于线性规划单纯型法的参数辨识算法.最后给出了仿真结果,验证了算法的有效性.     

闭环系统的虚拟参考反馈校正控制设计

在线性框架下,研究基于输入-输出观测数据对未知系统模型中反馈控制器的设计问题.采用虚拟参考反馈校正控制方法,通过最小化由一簇采集数据组成的L2范数控制代价函数,直接对控制器进行设计,而无需对系统模型建模辨识.针对控制设计中的优化问题,借助分离性原理,推导了一个迭代的可分离的非线性最小二乘辨识方法.该辨识方法可以降低收敛于局部最小的可能性,得到设计准则中参数矢量估计的全局最优解.给出在应用前利用概率统计对控制器进行检验的方法,以保证闭环系统的稳定性.仿真算例验证了方法的有效性.     

基于最小二乘法在线参数辨识的异步电动机矢量控制仿真

为取得高性能的异步电机矢量控制,将一种基于最小二乘法在线辨识异步电机参数的方法运用到矢量控制系统中.这种基于最小二乘法异步电机参数辨识方法是在转子坐标系下进行的且不需要电机转子磁链参数,只需要定子电压、电流和转速参数.文章通过Matlab/Simulink对基于最小二乘法的参数辨识的异步电动机矢量控制系统进行了仿真,仿真结果表明:这种电机参数辨识方法能够实时更新电机控制参数,改善了矢量控制系统的性能.