过采样方法在系统辨识中的应用

为了对带噪输出的控制系统进行盲辨识，提出了一种利用过采样法辨识控制系统函数的方法，通过过采样控制系统的输出信号，将原单输入单输出系统转换成为一个新的与原系统具有相同输出极点的单输入多输出系统，再估计出这个新的单输入多输出系统的传递函数，最后得到原单输入单输出系统的模型参数，仿真结果表明，与常用的高阶矩法相比，该方法具有不受系统结构影响，不需要计算样本数据的高阶统计矩，使用的样本数据量少，便于计算机实现的优点。     

输出过采样闭环系统辨识方法中最优过采样率的选择

提出了一种基于输出过采样技术的线性离散时间闭环系统辨识方法 ,通过对输出端施加过采样 ,将原闭环系统模型转化为过采样模型 .对于输出端白噪声、有色噪声干扰 ,分别利用最小二乘辨识算法和误差预报算法辨识出过采样模型 ,进而计算出原闭环系统的模型参数 .辨识结果中模型参数的估计误差服从均值为0的正态分布 ,方差由过采样率决定 ,据此推导出了使参数估计误差最小化的最优过采样率的计算方法 .该方法实现简单 ,运算量小 ,估计精度高 .仿真实验表明 ,当信噪比大于 15dB时 ,该方法的估计精度可达98% ;当过采样率为 15～ 2 0时 ,算法具有最优的辨识精度     

表面建筑材料吸放湿特性的辅助变量辨识

建立了以材料表面空气相对湿度为输入，材料湿容量为输出的建筑围护结构材料动态湿特性单输入单输出辨识数学模型，得到相应的Z传递 函数模型。建造了建筑围护结构材料的辨识试验系统。采用辅助变量辨识方法辨识得到单输入单输出差分方程和Z传递函数。并比较了最小二乘辨识法和辅助变量辨识法的辨识结果。结果表明，辅助变量辨识法辨识精度有所提高，系统阶降低。     

一种基于过采样技术的非最小相位系统盲辨识方法

提出了一种在时域中盲辨识非最小相位系统传递函数的方法,该方法通过对系统输出过采样来获得系统结构参数的信息．     

连续系统辨识的一种频域方法

本文提出一种辨识系统的连续模型参数的频域方法。对系统的输入、输出采样数据进行离散付里叶变换,可以得到相应的频谱。利用维纳——何甫方程求出脉冲传递函数。去掉采样滤波器的影响,即可得频率传递函数。在频城内进行参数估计是一个复有理最小二乘问题。对于最小相位系统则可以转化为二个实线性最小二乘问题。     

MIMO液压伺服系统及噪音的时间序列分析

一、引言单输入单输出液压系统的参数辨识问题,在国内、国外都有了一些研究成果。这包括频域参数辨识、伪随机信号相关分析法,这些方法都需要事先人为确定模型的阶。文献给出了单输入单输出液压伺服系统模型阶和参数的时间序列分析方法。在此基础上,本文进一步提出了多变量液压伺服系统的时序辨识方法。该方法可以在对系统一无所     

基于混沌同步的线性卷积系统辨识

研究了分段线性连续混沌信号驱动的线性卷积系统的盲辨识问题,提出了基于混沌同步的线性卷积系统辨识方法.借助线性矩阵不等式,利用混沌同步系统构造了基于最小二乘的观测器,并设计自适应算法最小化观测器,从而估计出线性卷积系统的参数.以简单的分段线性混沌系统为例,进行了仿真分析.数值仿真结果与理论分析一致,表明了所提出的算法能正确辨识系统,且算法仅需十几次迭代就能收敛.与传统Bussgang算法相比,所提算法具有更好的噪声鲁棒性,在输入信噪比15dB时,输出信噪比较Bussgang算法高约10dB,且在输入信噪比为0dB时仍有5dB的输出信噪比.     

伺服系统Hammerstein非线性模型及参数辨识方法研究

在伺服系统建模中,针对线性模型无法表达系统在低速、运动换向条件下摩擦与死区等非线性现象的问题,采用包含静态非线性部分和动态线性系统的Hammerstein模型来代替线性模型对伺服系统进行了描述.根据静态非线性模型逼近伺服系统的非线性特性,非线性模型采用分段非对称多项式基函数来解决摩擦在运动中存在的非对称特性.对于多频率正弦输入信号和伺服系统的速度输出信号,由迭代最小二乘方法来估计模型的参数.通过辨识实验中的线性模型和Hammer-stein模型的输出,说明采用Hammerstein模型方法能有效地对系统非线性部分建模,Hammer-stein模型的输出误差比线性模型的输出误差约减少90%,因此显著地提高了系统的模型精度,实现了对系统非线性动态行为的精确预测.     

多输入多输出非线性系统Volterra频域核的非参数辨识方法

为解决多输入多输出(MIMO)非线性系统Volterra频域核辨识困难的问题,提出了一种MIMO非线性系统Volterra频域核的非参数辨识方法.该方法先对待辨识的MIMO非线性系统的各输入端添加不同频率成分的单音激励信号,再对系统的输出端信号进行采样并使用Vandermonde法使各阶核输出分离,然后根据单音激励下MIMO非线性系统Volterra核的频域输出特性,推导出该类系统Volterra频域核的辨识公式.由于采用了多音信号激励MIMO非线性系统,实现了一次激励下多点辨识的目的,因此提高了辨识效率.该方法仅依赖于系统的输入输出数据,具有较强的实用性.采用该方法对一个双输入双输出的非线性系统Volterra频域核进行辨识,最大偏差小于10-5,验证了该方法的有效性.     

一种复杂系统的模糊模型结构及递推辨识方法

提出了一种复杂系统的模糊模型结构及辨识方法．该模糊模型利用系统的输入和输出数据,将输入和输出空间视为模糊空间．根据辨识精度将模糊空间划分为ｍ 个子空间,每个子空间由线性模型来表征．由隶属函数将子空间模型联接成全局模型来表征系统的整体特性．隶属函数和子空间的模型参数由递推辨识方法实现．仿真结果表明,这种模型结构可以表达复杂系统的特征和辨识算法的有效性     

基于CCCⅡ的n阶电流模式跳耦结构滤波器设计

 提出了一种基于CCCII的n阶电流模式跳耦结构滤波器系数匹配设计方法.通过定义一个从滤波器的输入到第j阶积分器输出的传输函数H_j(s)(I_o(j)/I_in),可以方便地求出全极点和含任意传输零点的跳耦结构滤波器的传输函数H(s),并与给定的传输函数H_d(s)的分子、分母系数进行匹配,从而求出滤波器的各个参数.该方法使滤波电路参数设计简单容易,并以四阶巴特沃斯低通跳耦结构滤波器为例进行了参数设计和PSPICE模拟.     

一种求二元向量有理插值函数的方法

对于二元向量值有理插值的计算,定义一个二元实代数多项式,利用两个多项式相等的充要条件,通过求解线性方程组确定引入的多个参数,并由此给出二元向量值有理插值公式,在相应的向量值有理插值函数存在时,当任意指定一个实二元多项式作为分母时,都可以相应的确定其分子的具体表达式;最后用实例来说明它的有效性。     

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.     

一种比较服务单元运作效率的模型

论述了一种数据封包分析（DEA）模型，它是一种线性编程模型，能将多输入和多输出合并到效率比例的分子和人母中，因而能够比较多个服务单元的动作效率。     

基于MLP神经网络的超宽带信号自适应识别算法的研究

提出一种利用人工神经网络进行超宽带信号调制模式自适应识别的方法。采用三层MLP神经网络进行调制模式识别。首先对超宽带数字调制信号进行统计特征参数提取,特征参数作为MLP网络的输入层神经元参数,隐含层是双层结构。实验证明,当中间层采用正切型激活函数、输出层采用线性激活函数时,MLP分类器的识别性能最好。在5 dB信噪比环境下,算法的正确识别率高于95%。与传统的统计判决方法相比,神经网络分类器不需要设定判决门限就能实现自适应识别,并且达到更好的识别率,解决了软件无线电系统中的超宽带信号自动识别的问题。     

三次保形有理插值

构造了含有4个参数的分段三次有理样条函数(分子、分母均为三次多项式),其中2个参数称为形状参数,另外2个称为保形参数;通过调整形状参数可交互式修改曲线形状,适当选取保形参数曲线是保单调的。数值例子显示由该样条函数生成的曲线十分光滑且保持了数据固有的形态,最后给出了此插值函数的误差估计。     

基于极限学习机(ELM)的视线落点估计方法

基于极限学习机(ELM)所具有的训练速度快、适合多分类的特点,提出一种新的单摄像机视线追踪系统视线落点估计方法.在初始标定阶段,将多视线参数作为ELM输入,将视线在屏幕上的落点区域作为输出,将非线性多项式作为激活函数,通过初始标定获取ELM训练数据,建立视线特征参数和视线屏幕落点之间的映射模型.实验结果表明,通过对不同角度分布的视线落点进行估计和改变隐层单元数量进行训练,基于ELM的视线落点估计方法无论视线落点精度还是稳定性均优于传统的非线性多项式拟合方法.     

基于四阶累积量Root-Music的近场信源二维参数估计

为了对近场信源的距离参数和方向角参数同时进行有效估计,降低算法的计算量,提出了一种基于四阶累积量的Root-Music算法及相应的参数配对方法。该方法无需进行谱峰搜索运算,利用相应的配对程序能够直接得到近场信源的参数值,降低了运算复杂度。仿真实验表明,在估计两个信源参数时,信噪比为0时就能正确分辨方向角和距离参数,信噪比由-5 dB变化到15 dB时,估计参数的均方误差呈下降趋势。     

基于Camera Link 协议的CCD图像采集系统

为满足航天相机系统快速、高质量的成像要求,设计了一种基于Camera Link协议的高速CCD (Charge Coupled Device) 图像采集系统。该系统采用CPLD (Complex Programmable Logic Device)、专用视频处理芯片TDA8783、乒乓结构的存储器进行设计,并使用时间延迟积分(TDI:Time Delay Integral)的工作方式,通过设置单级积分时间长度和积分级数改变总积分时间长度。实验结果表明,该系统能同时输出两路CCD电压信号,最高数据输出速率达15帧/s,信噪比大于50 dB,两通道的不均匀性小于2％,满足航天相机系统的高速、高分辨率设计要求。     

一种基于Huber函数的塔康方位稳健估计算法

为抑制峰值检测器提取的塔康峰值包络中野值的影响,提出了一种方位稳健估计算法。利用基于最大似然准则的Huber函数压缩大于门限的误差,减小野值在算法中的权重。并采用双重门限对Huber函数作了改进,消除较大野值的权重,对较小的野值进行压缩,给出了门限参数的选取依据。该方法不需要噪声的先验统计知识,能有效抑制野值的影响。仿真结果表明:所提算法的参数估计精度较传统的Huber估计器和最小二乘算法(Least Square)有明显提高,在3 dB功率信噪比环境下,估计误差小于0.5°,满足塔康系统要求。