用模型扩展法辨识具有非平稳扰动的系统

在辨识实际系统时,非平稳噪声扰动是较多见的。目前用得较多的预滤波处理法由于受到一些先验知识的限制,常常得不到较好的辨识结果。本文通过对一类非平稳随机过程的描述,提出一种扩展辨识模型的修正辨识算法,可在不作滤波预处理的情况下,得到非平稳噪声扰动下系统参数的无偏估计。仿真试验证明了修正算法是简单可行的,且仍可在平稳随机噪声条件下使用。     

随机扰动下非完整系统的平稳响应

研究随机扰动下的非完整系统的平稳响应.首先,建立随机扰动下的非完整系统的方程;其次,考虑两类特殊非完整系统,得到其平稳响应的精确解;最后,举例说明本文结果的应用。     

非高斯平稳有界噪声激励下混沌系统动力学研究

为解决信号检测理论在通讯、雷达、声纳、故障诊断等领域应用受限的问题,提出了随机Melnikov方法研究非线性系统在微弱周期信号和噪声信号联合摄动下的混沌运动行为,得到了微弱周期信号和非高斯平稳有界噪声信号联合摄动下的混沌运动特征.混沌的临界幅值与噪声强度的关系表明,在不强的非高斯平稳有界噪声背景下,有界噪声增大了激励阈值,混沌现象不容易产生.     

加热炉过程模型的辨识

以四段式环形加热炉为例，系统地讨论了加热炉多变量随机过程模型的建立方法，包括过程变量的选取，数据采集实验的设计，多变量随机过程模型的辨识方法研究，最后给出了环形加热炉的过程模型辨识结果。     

一类基于非平稳噪声参量估计的时变系统参数辨识

对于未知噪声时变统计特性的时变动态系统，论述了一类基于非平稳噪声参量估计的时变系统参数辨识算法．该算法包括三部分，通过在线状态估计，构造残序列模型，试图从测量信号中分离出非平稳噪声，在线估计噪声时变均值和方差，用于整个改进算法的实现．仿真例子验证了该方法的有效性．     

关于非平稳过程处理的几个注解

研究了非平稳的含义、非平稳随机过程的等效和幂律过程处理等几个问题．首先，阐述了非平稳存在两种理解，一种是针对确定性过程，另一种针对随机过程，二分别适用于信号处理和随机动力学计算两种情形．其次，证明任何一个非平稳过程都可以用可数个调制非平稳过程来模拟或等效．然后，指出幂律过程为平稳过程，而非献中所声明的非平稳过程．最后，论述了通过理想滤波器概念可以将幂律过程转变为各态历经过程．     

非平稳环境激励下线性结构在线模态参数辨识

由于任意随机激励都可作为白噪声与非白噪声之和，通过引入非白噪声系数导出线性结构随机响应之间的相关函数由两部分组成：①模态函数与脉冲响应具有相同的数学形式；②不含模态信息的其他形式．利用经验模态分解法，把相关函数分解为每一阶模态函数与余项之和．对分解得到的每一阶模态函数，应用单自由度时域辨识方法可以得到多自由度线性结构的模态参数．辨识结果表明，该方法能较好地解决非平稳激励环境激励下线性结构模态参数的辨识问题．     

用小波实现两类非平稳过程的平稳化

主要讨论了两类非平稳过程小波变换后的平稳性.利用小波的局部性及暗含的差分性质,证明了在小波变换后,分数差分平稳过程和可调和周期相关过程是平稳的.     

基于高阶累积量方法的非高斯非最小相位ARMA模型辨识

从利用高阶累积量对加性高斯噪声有色中非高斯过程辨识的基本理论出发,对近年来基于高阶统计量方法辨识非高斯、非最小相位ARMA模型的算法进行了分析和综述,阐明了借助高阶统计量方法可以克服传统的基于2阶统计量方法在解决此类问题中的缺陷,有效地解决非高斯、非最小相位系统的辨识问题。     

非参数密度估计量对于一个连续时间非平稳过程的相合性

令｛Ｘｔ,ｔ≥０为定义在Ｒ＾ｄ１上的随机过程,它由模型Ｘｔ＝ｚ１＋ψ（Ｚｔ）＋εｔ所确定,其中对于ｔ≥０,εｔ和Ｚｆ是相互独立的两个随机向量,而｛ｚｔ｝是非随机变量。对于连续观察的样本,研究了非参数密度估计量在均方误差意义下的渐近行为,即分别当｛ｚｔ｝渐近收敛和有周期时的情况下非参数估计量的相合笥或非相合性。     

非平稳随机过程非线性结合的首次超越可靠度

针对非平稳随机过程非线性组合的首次超越可靠度问题，提出了一种数值解法。该法将所考察时段离散化，以数值计算手段克服复杂的数学处理上的困难，所得公式可以方便地退化为平稳随机过程甚至随机变量非线性组合的问题，因而具有普遍的实用价值。     

非高斯非平稳噪声背景下杜芬系统动力学仿真研究

研究非高斯非平稳噪声背景下非线性系统在微弱周期信号摄动下的混沌动力学行为,仿真过程证明被噪声污染的微弱周期信号使混沌系统的动力学行为变化很小;非高斯非平稳噪声对周期运动的影响较为明显。研究了微弱周期信号和非高斯非平稳噪声信号联合摄动下的混沌运动特征。     

逐步回归法辨识线性系统模型

线性系统的结构辨识主要依据模型残差来人工判断。这不仅引入了判断误差,同时也使该方法难于投入实际应用。针对这一问题,该文提出一种修正的逐步回归法,用于对有色噪声环境下的线性系统建模。该方法将各回归变量按对输出的“贡献”排队,通过判断“贡献”的显著性来决定是否选入回归方程,从而能够同时决定模型的阶次、系统纯时延和模型参数。该方法具有计算量小、适应性强等优点。仿真试验验证上述结论。     

调制引入循环平稳的MIMO系统分离与辨识

针对多输入多输出线性时不变系统提出了一种新颖的盲辨识方法。该方法利用了调制产生的二阶循环平稳性，在循环频率域对信号的统计量进行分离，最终将各个系统的冲激响应辨识出来。分别讨论了4输入4输出系统在有加性高斯白噪声时的信道辨识情况．并对算法进行了计算机模拟。     

一类非自治系统的平稳振荡

本文对一类非自治高维系统     

基于梯度的扰动时变系统辨识算法及其收敛性

根据工程背景,提炼出了一类时变系统(亦称为广义时变系统或扰动时变系统)的数学描述模型．扰动时变系统是指参数随系统可测扰动量变化的一类时变系统．利用梯度搜索原理,提出了这类时变系统的投影算法、随机梯度和遗忘梯度辨识方法,并应用鞅超收敛定理分析了算法的收敛性．由于提出的随机梯度算法同时还利用了系统扰动量所含的信息,因而可以给出时变参数的一致估计．数字仿真验证了提出方法的有效性．     

具有二阶扰动和疫苗接种的随机霍乱传染病模型的平稳分布

针对一类具有二阶扰动和疫苗接种的随机霍乱传染病模型,得到了一个关键条件R0S.然后利用随机Lyapunov分析法以及It?公式,证明了当R0S>1时,随机霍乱传染病模型存在遍历平稳分布.因为模型具有二阶扰动,在证明中构造了新颖的随机Lyapunov函数.证明方法可以应用到类似的模型中.     

调制引入循环平稳的MIMO系统分离与辨识

针对多输入多输出线性时不变系统提出了一种新颖的盲辨识方法。该方法利用了调制产生的二阶循环平稳性，在循环频率域对信号的统计量进行分离，最终将各个系统的冲激响应辨识出来。分别讨论了4输入4输出系统在有加性高斯白噪声时的信道辨识情况，并对算法进行了计算机模拟。     

一类广义非平稳过程泛函结构的特征刻划与随机分析

运用鞅理论与随机优化分析方法讨论了广义完备概率空间中一类非平稳过程泛函结构的特征刻划，得到了Wiener过程、扩散过程与Ito过程及其在Gauss情形下泛函结构的一系列随机分析的结果，这对于解决这类可观测随机过程的最佳非线性滤波具有一定的意义．