电液力伺服系统的实验建模与参数估计

基于递推最小二乘估计对Ｌｅｖｙ－Ｓａｎａ．辨识进行了改进，提高了建模的精度与速度；并结合Ｆ准则解决了系统阶次与时滞的确定；利用Ｓｏｌａｒｔｒｏｎ１２５０ＦＲＡ及其１０９６ＤＭＳ做为测试系统和软件开发工具，进一步增强了辨识程序包的实用性     

大型同步发电机参数在线辨识原理

提出一种测取大型同步电机参数的在线辨识方法。阐述和推导了参数辨识原理及辨识模型。首次提出运动方程和外部等效线路方程的辨识模型。在发电机带负载运行时,对励磁系统施加阶跃干扰,量测电机电压、电流及功角的暂态响应。采用简化大扰动数学模型,一次辨识出同步电机电磁参数和运动方程参数,以及等效无穷大电网电压Ｕｃ和等效线路阻抗Ｘｃ。该方法多次应用于我国大型火电站和水电站,先后对１００ＭＷ和２００ＭＷ汽轮发电机和７５ＭＷ水轮发电机进行了在线参数辨识。用辨识参数计算出的电机动态响应与实测结果有很好的一致性。     

一种具有SA预报能力的GPS KALMAN滤波器

对ＧＰＳ定位中的ＳＡ误差作了系统辨识。表明：ＳＡ误差可用时变ＡＲ（ｐ）模型表述，ＡＲ（ｐ）的时变参数可由ＲＬＳ算法结合Ｆ判据建立的ＡＲ（ｐ）模型辨识机获得。用该方法获得的模型对ＳＡ误差进行预报，在剔除野值后精度在１０ｍ之内。还提出了一种将以ＡＲ（ｐ）模型表述的ＳＡ误差加入ＧＰＳ ＫＡＬＭＡＮ滤波器的方法，可得到一种具有ＳＡ预报能力的ＧＰＳ ＫＡＬＭＡＮ滤波器。     

与文本无关的复合策略说话人辨识系统

为获得较高的说话人辨识正确率，同时减小辨识系统的时空开销，提出了一种复合策略的辨识系统。采用长时平均频谱作为粗识的特征，定义了相应的辨识判别准则。建立ｍｅｌ－倒谱特征的高斯混合模型（ＧＭＭ）进行第二步辨识。给出了ＧＭＭ求解算法的一种简便推导，着重研究了判别阈值，预加重系数，ＧＭＭ阶次，训练语音长度及辨识语音长度对系统辨识性能的影响。     

HDSL系统中基于信道辨识均衡器的设计

介绍了ＤＭＴ－ＨＤＳＬ系统的原理及其实现方法，提出了针对ＤＭＴ调制技术的一种基于信道辨识的自适应均衡方法，计算机仿真实验证明了该方法是简单和有效的．     

非线性系统定阶的神经网络方法

前馈型神经网应用于非线性系统辨识的一个问题是确定系统阶次。采用前馈神经网进行非线性系统定阶与神经网的推广性问题密切相关。ＯＬＳ算法是构筑径向基神经网的一种学习算法，但是采用ＯＬＳ算法构筑神经网存在推广性问题。ＲＯＬＳ算法将ＯＬＳ算法与正则化（ｒｅｇｕｌａｒｉｚａｔｉｏｎ）方法相结合，以提高算法的推广能力。本文将基于径向基网的ＲＯＬＳ算法应用于非线性系统定阶。本文对提出的方法进行了仿真研究，结果验证了方法的有效性。     

红外遥控接收器的研制

介绍一种用日立四位单片机实现的新颖的红外遥控接收器，它能接收ＳＨＡＲＰ，ＫＡＳＥＩＫＹＯ，ＳＯＮＹ，ＮＥＣ，ＭＩＴＳＵＢＩＳＨＩ和ＭＡＴＳＵＳＨＩＴＡ等６种不同的红个遥控发射码并能在两位ＬＥＤ上显示其用户码和数据码，详细阐述了该机的设计，原理和参数取值，以及软件编程，并简述了红外遥控发射器的原理。     

壳聚糖─Cu（Ⅱ）配位聚合物的合成、表征及催化性能研究

采用一种新方法合成了壳聚糖与ＣＵ（Ⅱ）的配位聚合物，并用ＩＲ、ＥＳＲ、ＵＶ—ＶＩＳ、ＤＴＡ—ＴＧ和ＸＰＳ分析手段对配位聚合物进行表征．同时还研究了壳聚糖－ＣＵ（Ⅱ）配位聚合物与Ｎａ２ＳＯ３体系对ＭＭＡ聚合的催化性能，证实ＭＭＡ的聚合机理是按自由基机理进行的．     

遗传算法在图像辨识中的应用

本文论述了在计算机图像辨识中采用一种仿生学算法──遗传算法的尝试，讲述了在该算法设计中有关染色体编码，适应性评价函数，运算子参数等等参数的选择和确定，经加入适当的启发和限制后，图像的自动辨识和拚接取得了满意的结果。     

动态数据系统软件的移植、优化与调试

动态数据系统（ＤＤＳ）作为一种构思新颖的系统建模方法，在系统辨识领域里已日渐受到重视。本文结合我们的使用经验，介绍了ＤＤＳ软件在向ＩＢＭ－ＰＣ微型机上移植的基本思想．移植中遇到的特殊问题及其处理方法。利用软件工程中的ＳＤ方法，成功地获得了结构化ＤＤＳＤ软件。实际应用结果表明，ＤＤＳＤ软件不仅保留了ＤＤＳ软件的全部功能．而且优化了源程序结构与算法，扩充了软件的处理功能，特别是移植后的ＤＤＳＤ软件能方便地在ＩＢＭ－ＰＣ及其兼容机上运行。此外，本实践也为从事系统仿真研究的科研工作者在微型机上移植或开发大型系统仿真软件提供了参考。     

动态调节模型的最小二乘迭代辨识方法

为了改进参数估计精度,利用递阶辨识的交互估计理论,提出了辨识动态调节模型的最小二乘迭代辨识方法。其基本思想是:在每步迭代计算中,将信息向量中或信息矩阵中不可测噪声项用其估计值代替,而噪声估计值又是用前一次迭代参数估计进行计算的,二者执行了一个递阶计算过程。与流行的递推广义最小二乘算法相比,提出的迭代算法在每一步计算中,同时利用了系统所有量测数据信息,因而具有更高的参数估计精度和更快的收敛速度。进行了仿真计算。     

CARMA模型离线最小二乘迭代辨识方法

基于迭代最小二乘原理,提出了辨识CARMA模型和输出误差模型参数的最小迭代算法。两个最小二乘迭代算法分别比递推增广最小二乘算法和辅助模型递推算法具有更高的参数精度和具有很快的收敛速度。最小二乘迭代辨识的基本思想是:采用交互估计理论和递阶辨识原理,在每步迭代计算中,参数估计依赖于噪声估计,反过来噪声估计通过前一次迭代的参数估计计算,二者执行了一个递阶计算过程。最后用仿真例子验证了提出的算法。     

滑动平均模型的最小二乘辨识方法比较研究

滑动平均模型辩识的困难是信息向量中存在不可测噪声项。借助于递阶辩识的交互估计理论，用估计残差代替信息向量中中不可测噪声项，借助于多新息辨识理论扩展新息长度和充分利用系统观测数据的思想，提出估计滑动平均模型参数的多新息递推最小二乘辨识方法和最小二乘迭代辨识方法。与常规递推增广最小二乘算法相比，提出的方法具有更快的收敛速度，能产生更高精度的参数估计。仿真例子验证了算法的性能。     

NARMAX模型辨识的直交化最小二乘新算法

基于实际中常用的ＣＧＳ（ＣｌａｓｓｉｃａｌＧｒａｍ－Ｓｃｈｍｉｄｔ）、ＭＧＳ（ＭｏｄｉｆｉｅｄＧｒａｍ－Ｓｃｈｍｉｄｔ）、ＨＴ（ＨｏｕｓｅｈｏｌｄｅｒＴｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）及Ｇｉｖｅｎｓ算法，给出了１类改进的直交化最小二乘新算法，分别称之为改进的ＣＧＳ、ＭＧＳ、ＭＨＴ及ＭＧＶ算法，改善了原算法的数值稳定性．将改进算法用于非线性ＮＡＲＭＡＸ模型辨识，构造出了１种新的模型结构与参数辨识的一体化算法．新算法基于逐步回归进行模型选项并消去模型中的冗余项，保证了最终模型的结构优化，并可给出比Ｂｉｌｉｎｇｓ等算法精度更高的参数估计．仿真结果证明了文章中算法的优越性     

遗传算法在汽轮机调速系统参数估计中的应用

汽车机液压调速系统是一复杂非线性系统,现有的参数估计算法存在不足之处。遗传算法寻优能力强,可以在该系统的参数估计中应用。通过２个仿算例,表明遗传算法的估计精度高于现有的算法,具有良好的应用前景。     

大变异遗传算法在非线性系统参数估计中的应用

针对传统非线性系统模型参数估计方法的局限性及基本遗传算法存在的"早熟收敛"问题,本文提出了基于大变异操作的改进遗传算法来进行非线性系统参数的辨识,并将其应用到活性污泥动态模型的参数估计中,取得了较好的效果.     

扫描体制雷达高分辨参数估计算法统一框架及性能分析

在对扫描体制雷达高分辨参数估计算法研究的基础上,提出了适于各种扫描体制雷达高分辨参数估计算法的统一框架,从而把多重信号分类(MUSIC)、多维多重信号分类(MDMUSIC)、最大似然(ML)和加权子空间(WSF)等典型算法有机统一起来,构建了扫描体制雷达高分辨参数估计算法的统一理论基础,推导了该类算法的克拉美—罗界(CRB)。通过仿真实验比较了各种算法的性能,结果表明各算法对角度和多普勒频率估计的精度较高,具有较强的角度和多普勒频率的超分辨特性,这一特性是传统波束扫描雷达参数测量算法所不能企及的。     

一种系统在线辨识算法的改进研究

研究了线性单输入单输出系统在线辨识的递推算法．为确保复杂的智能控制有更充裕的时间，在保证辨识精度的情况下，提出了减少参数辨识运算量的变步长递推算法．传统的递推最小二乘法采用的方式是每获得一组新观测数据就修正一次参数估计值，而变步长递推算法增加了改变每次修正参数估计值前获得新观测数据的组数，合并了一些重复的运算．对该算法进行了推导，并给出了参数误差的差分方程，在理论上证明了算法的收敛性．仿真和实验表明，该算法的运算量有明显减少，而收敛速度和辨识精度几乎没降低．     

几种参数估计算法的比较

讨论了几种常用的参数估计算法,并用一实例仿真研究了几种算法的参数估计收敛情况,为实际应用时选用参数估计算法提供了的理论依据。