时变多变量系统阶次和参数的同时辨识

通过引进时变遗忘因子，该文提出了一种时变多变量系统的结构和参数的同时辨识算法，该算法结构简单，跟踪参数变化速度快，同时又兼备ＵＤ分解的良好计算品质。     

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。     

多变量ARX-like系统的递阶最小二乘估计

利用Kronecker积,推导出多变量ARX-like随机系统的辨识模型,使用递阶辨识原理研制了一个递阶最小二乘参数估计算法.提出的递阶最小二乘算法比现存递推最小二乘算法计算量小.给出了为仿真例子.     

采用LMS的Smith预估器参数在线辨识

基于LMS自适应预估理论,结合多层前馈神经网络,提出Smith预估网络模型,采用LMS算法,推导出单变量Smith预估器参数的在线辨识算法,并将单变量的在线辨识算法推广到多变量系统,提出多变量Smith预估网络模型和纯滞后时间τ及静态增益A的在线性辨识算法,对种模型、多种估失配的情况进行仿真实验,结果表明该算法具有良好的辨识有效性广泛的适应性。     

多输入单输出系统的辅助变量参数估计

利用辅助变量辨识方法,推导出多输入单输出系统的辅助变量递推最小二乘算法,并与辅助模型递推最小二乘法进行了计算量和辨识精度比较.     

确定线性多变量系统结构参数的递推辅助变量算法

本文研究了多变量系统中确定结构参数的递推辅助变量方法。文中采用的模型是输入输出差分方程的一种规范形式。根据Ahmed的结构辨识算法,文中给出了一个改进的算法,此算法是递推形式的,因而大大减少了计算量。     

逆系统方法在制导系统中的应用

利用非线性控制折逆系统方法原理，在多变量辨识基础上建立一种远程反坦克导弹制导系统的逆系统控制器，通过改变伪线性系统控制器输入以参数，减少辨识模型的差异和降低由于输入限幅对控制快速性的影响。     

线性多变量随机系统结构参数的递推算法

一、前言系统结构参数的确定在系统辨识理论中占有重要地位。对于线性多变量系统,辨识的第一步就是确定系统的结构参数。其后,再进行参数辨识。我们认为,一个满意的结构参数的辨识算法应该同时满足如下几个要求:     

多变量频域极大似然辨识算法研究

提出了多变量频域极大似然辨识算法.在单变量频域极大似然辨识算法的基础之上,得出多变量系统的频域极大似然辨识算法,并且优化设计多正弦辨识输入信号.针对大型挠性结构的模型进行了仿真,验证了算法的有效性,同时仿真结果表明:对于挠性结构,多变量频域极大似然辨识算法是有效的,而且能够在较大的频宽、较低信噪比的情况下得到良好的辨识结果.     

一种简单的多变量极点配置自适应控制方案

本文提出一种简单的多变量极点配置自适应控制算法。这种算法通过对输入输出信号进行线性映射,将一个多变量极点配置设计问题,转化成为一个同阶的单变量系统的极点配置设计问题,从而大大减少了所要估计的参数。它适合于输入输出个数不同、各控制通道的时间延迟不同这样一般的多变量系统。     

多变量系统的广义预测控制

本文提出一种多变量自校正广义预测控制算法,该法适用于输入输出不同维、各个通道时滞不等和开环不稳定、非最小相位的多变量系统,它更适合于过程控制,对时滞的变化和阶的不确定性均具有较强的鲁棒性,具有广泛的应用前景.     

基于Smith－Mcmillan形的多变量反馈系统并矢展开设计

本文讨论了由被控系统传递函数阵Ｓｍｉｔｈ－Ｍｃｍｉｌｌａｎ形作为并矢展开设计控制器的多变量反馈系统设计法，该法设计过程简洁，闭环系统稳定性在设计时可充分保证，适用范围广．     

一类鲁棒自适应极点配置算法

对有界干扰的多变量系统得到间接的自适应控制算法．在没有利用持续激励的条件下,用估计参数的修正策略证明了该算法具有全局收敛性．由于辨识算法引入死区函数从而使算法具有鲁棒性．该算法可用于非最小相位系统和开环不稳定系统．     

多变量模糊推理系统的神经网络实现

以双缸连通液面Ｆｕｚｚｙ控制系统为模型，研究了多变量Ｆｕｚｚｙ推理系统的神经元网络实现问题。这里主要考虑如下二个问题：（１）ＢＰ网络在语言环境下实现多变量Ｆｕｚｚｙ推理系统的有效性；（２）神经网络结构（隐层节点个数及输出层激发函数）对推理结果的影响。仿真结果表明，在语言环境下ＢＰ网络具有很强的近似推理能力，基于ＩＦ－ＴＨＥＮ的多变量Ｆｕｚｚｙ推理系统可由一个ＢＰ网络训练学习而加以实现，从而为有效的实现多变量复杂系统的Ｆｕｚｚｙ控制奠定了基础。     

多变量系统鲁棒保护自适应控制算法

研究了多变量系统自适应控制的有关问题，提出了多变量系统的鲁棒保护自适应控制方法，数字仿真和实验结果表明，该方法有效地解决了时变滞后系统的控制问题，适用于控制多变量时变滞后和参数未知系统。