状态空间模型方程阶次的辨识

为了判定状态空间方程的阶次 ,提出了相关分析方法。其步骤是 :把状态空间模型化为能观测性规范性 ,导出系统输出相关函数所满足的线性回归方程 ,通过观查数据乘积矩矩阵行列式随其维数的变化情况 ,从而确定系统的阶次。该方法的特点是 :无论系统是否存在噪声 ,都是通过检验某一准则函数值是否为零而获得系统阶次。在系统无噪声和有噪声两种情况下进行了数字仿真研究 ,利用相关方法确定的阶次与系统的真实阶次相吻合。结果表明 :该文的方法在判定状态空间方程的阶次方面是有效的     

基于状态子空间辨识算法的双阶挤出系统动态特性建模研究

针对高聚物挤出发泡所用的双阶挤出系统中需要解决连接体压力稳定控制的动态建模问题,提出了一种用于双阶挤出系统预测的状态子空间系统辨识策略,该方法利用系统的输入输出数据成功辨识出了双阶挤出系统的动态模型,并将实际测量数据与辨识得到的模型仿真输出数据进行对比,结果验证了基于状态子空间的辨识算法得到的系统模型能很好地反映实际情况。     

基于和声搜索的自适应滤波算法

针对子空间辨识方法,从状态空间模型向I/O差分方程转化的取向,使有关矩阵的维数增加,计算复杂度增大的问题,提出了用和声搜索算法辨识CARMA(Controlled Auto-Regressive Moving Average)模型子阶、时滞和参数的方案.该方案基于所提出的输入输出模型转化为状态空间模型的定理,使相应的状态空间模型在CARMA模型辨识之后也被辨识.以油井热洗为例,进行了自适应滤波估计.估计结果表明:该算法有较高的滤波和预报的精度,滤波和一步预报的误差方差的最大值在0.01以内,与子空间辨识方案相比,本方案的计算量约为前者的五分之一.     

基于改进随机数直接搜索法的分数阶系统辨识

采用分数阶微积分可以相对简明精确地建立整数阶系统难以建立的模型.随着现代技术的发展,使用分数阶模型对实际对象和动态过程进行精确描述的优点越来越明显.该文针对分数阶系统的特点,提出了采用改进随机数直接搜索优化算法(NLJ)在限定阶次的随机数范围的基础上,进行分数阶系统辨识的方法.该方法即可辫识系统的模型参数,也可以对系统的阶次进行辫识.提出的方法对初始值有较大适应性,并且实现简单.仿真结果表明该方法对分数阶系统辨识的适用性和有效性.     

时滞系统的频域子空间辨识算法

针对时滞多变量系统的辨识问题,提出了一种频域子空间算法,通过使用多项式对时滞项进行近似,可以用适当阶次的线性模型对时滞系统进行逼近,在时滞常数已知时,通过把时滞项析算到输入中,使用改进的频域辨识方法可以得到较为精确的结果,仿真研究表明,这种方法在适当选取的激励信号和采样频率下可以较好地逼近原始系统。     

基于加速收敛与递阶迭代的多变量系统辨识算法

根据递阶辨识原理和迭代辨识原理,可以实现多变量系统参数的准确辨识,但是其参数的收敛速度有待提高。该文针对参数的收敛性进行研究,提出了基于加速收敛技术的辨识方法。该方法根据递阶辨识原理将多变量系统分解成2个子系统,使其分别含有参数向量和参数矩阵,再根据迭代辨识原理得到参数的迭代解,并应用加速收敛技术进行加速。仿真实验表明:该方法可以得到很好的辨识结果,加速收敛技术的应用显著提高了参数的收敛速度。     

基于子空间方法的非均匀多采样率系统辨识

针对非均匀多采样率系统的建模问题,根据因果关系,建立了非均匀多采样率系统的状态空间模型.对于含有提升变量的状态空间模型,提出基于子空间技术的辨识方法.首先,由系统的输入输出数据建立由Hankel矩阵组成的扩展状态空间方程;其次,利用斜交投影的原理,以及奇异值分解,通过子空间辨识算法确定增广观测矩阵和状态向量;最后,通过最小二乘方法确定模型的参数矩阵.该方法简单有效且对初值具有鲁棒性.仿真实例验证了方法的有效性.     

建立河流水质模型的状态空间分析法

该文导出了河流水质系统的离散时间状态空间模型和随机状态模型，采用最小二乘法和三种定阶方法，对水质模型中分布延迟系数和阶次进行估计。通过计算机仿真计算和建模实例，证实了辨识方法的正确性和状态空间模型的可靠性。     

基于预测状态空间实现的GPC自适应算法

依据文［１］中提出的ＣＡＲＩＭＡ模型预测状态空间实现，在线辨识被控系统的单位阶跃响应序列和特征多项式系数，直接用辨识出的序列和特征多项式系数构成广义预测控制律．该算法计算量小，鲁棒性好，模型中Ｂ多项式阶次及时延可以未知     

基于组合信号源的非线性系统的子空间辨识

为解决对非线性采样系统的状态空间Hammerstein模型难以辨识的问题,提出了基于组合信号源的辨识方法.首先用组合信号源将静态非线性环节和动态线性环节分离.其次,采用模糊神经模型拟合静态非线性环节,有效地避免了采用多项式方法逼近非线性函数的限制,拓宽了非线性模型的适用范围;采用子空间算法估计采样系统的状态空间参数矩阵.最后,通过对两个非线性Hammerstein系统模型的仿真,验证了所提出的辨识方法,既简化了辨识过程,对非线性模块能够较好地拟合,又可以很快估计出状态空间方程系数矩阵,从而证明了所提方法的准确性和有效性.     

基于GA遗传算法的ARMA模型的辨识方法

提出一种基于浮点数编码遗传算法的系统辨识方法,融合和改进了一些遗传操作,并把该方法应用于有噪声背景下的ARMA模型参数的辨识。实验表明,该方法可有效地克服噪声干扰,可获得系统参数的无偏估计。     

一种改进的桥梁结构物理参数识别算法

为了解决悬臂型桥墩结构在输入信息未知条件下的物理参数识别问题,采用将松弛法与改进的全量补偿算法结合起来的算法,通过对参数的离散化,对输入未知条件下的一悬臂型桥墩结构的多个物理参数进行了识别。结果表明:无噪声条件下,结构各物理参数识别精度较高;添加不同噪声后,由于Rayleigh阻尼中质量和刚度阻尼系数的数量级差别较大,以致质量阻尼系数的识别结果相对误差明显较刚度参数大,但均在精度要求范围之内。该改进的算法不仅理论上更加完善,同时也具有很高的识别精度和一定的收敛速度,为弯曲型结构物理参数识别研究提供了一种新的方法思路,便于工程应用。     

遗传算法在系统辨识中的应用

基于遗传算法,采用改进的遗传算子,提出了一种辨识系统参数的方法．该方法能有效地克服有色噪声的干扰,获得系统参数的无偏估计．仿真结果说明了该方法的有效性．     

RFID位屏蔽二进制搜索防碰撞算法研究

在对基本二进制搜索树算法及其改进算法进行比较、分析的基础上,首次提出了位屏蔽搜索防碰撞算法,该算法利用"后退策略"以减少搜索的总次数;同时,利用已知信息,不发送和反馈重复信息,以减少阅读器和标签之间数据交换的比特数。该算法有效减少了命令发送的总次数和每次命令的参数长度,提高了搜索标签的效率和速度。     

基于RBF神经网络的自回归系统辨识模型

根据神经网络能以任意精度逼近任意非线性连续函数的特点,通过径向基函数神经网络构建非线性动态系统的辨识模型。针对该模型输入值超出径向基函数的映射区域时将导致系统辨识输出值为零的现象,提出了一种基于改进径向基函数结构的自回归系统辨识的方法,有效地消除了零现象。这使得自适应辨识模型在较大的输入向量下能够逼近实际系统的输出,从而提高了系统辨识的鲁棒性。该方法的可行性得到了仿真验证。     

基于改进Gauss-Newton法的在役桥梁结构参数识别

针对在役桥梁结构静力参数识别中识别参数初始值难以确定的特点,提出了改进Gauss-Newton法.先对在迭代矩阵中增加一个阻尼项以防止迭代矩阵出现奇异的方法进行初步识别,再将初步识别结果作为Gauss-Newton（G-N）法的初始值进行再识别,从而既克服了G-N法对初始值要求苛刻的缺点,又保持了G-N法识别精度高的优点.模拟试验结果表明,该方法既能有效处理奇异和非正定矩阵,消除由于初始估计值偏离真值过大而造成识别结果发散的困扰,又能大大提高识别精度,从而保证了在役桥梁结构参数识别结果的可靠性.     

基于遗传算法的二阶段结构损伤探测方法

为了有效地进行工程结构的损伤识别,提出了一种基于遗传算法的二阶段损伤探测方法.首先利用基于频率的多损伤定位准则和基于位移模态的多损伤定位准则分别计算出有关损伤的初步决策,然后利用信息融合技术中的证据理论方法,将两者的初步决策进行融合,从而获得较为精确的损伤位置估计,最后在已识别出的可能损伤单元的基础上,利用改进的遗传算法进行更精确的损伤位置和程度估计.数值仿真结果表明,采用证据理论进行融合可以获得较为精确的损伤位置估计,比单纯的多损伤定位准则识别效果更好,而采用改进的遗传算法则可以更为精确地判定损伤的程度,优于简单的遗传算法.     

改进的页面与时间阈值的会话识别法

在常用的计算时间阈值识别方法的基础上,提出了一种改进的基于 URL 页面类型、页面信息量和访问时间的平均阈值识别方法.针对不同的页面类型采用不同的阈值计算方法设置时间阈值,相对于已有的对所有用户页面使用单一的先验阈值和现有动态阈值计算,该方法能够更真实地反映用户会话的情况,且识别的准确率有了较大提高.     

容差模拟电路复杂故障的测试与诊断

改进了模拟电路故障参数识别法.对容差模拟电路的复杂故障提出了基于节点电压方程的故障诊断方程,方便了方程的建立.将不可及节点电压作为辅助未知参量,降低了方程的非线性.采用改进的Newton-Raph-son迭代法求解故障诊断方程,加快了求解速度.最后,诊断实例验证了本方法的可行性和有效性.     

Adaboost结合BP在油田水淹层识别中的应用

油田水淹级别的判别是油田开发中特别是开发中后期比较突出的一个问题,Adaboost结合BP的方法能改善BP算法的泛化能力.本文研究了应用Adaboost结合BP神经网络的算法处理测井资料来识别水淹层的基本原理和具体实现.通过对大庆油田三口井的试油结果相对比,该方法的运用进一步提高了水淹层的识别精度,其符合率达到84%.最后对造成误差的原因进行了分析.