改进的递推增广最小二乘参数估计方法

基于用递推最小二乘(RLS)法拟合高阶自回归(AR)模型得到的白噪声估值,提出了自回归滑动平均(ARMA)模型参数估计的一种改进的递推增广最小二乘法。它由两段RLS算法组成,可在线实现,具有快的收敛速度。一个仿真例子说明了其有效性。     

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。     

辩识Hammerstein模型的集成辩识方法——MISO情形

本文针对用Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模型描述的一类ＭｌＳＯ非线性系统，提出了一种稳态估计和动态辩识相结合的集成辩识方法。利用稳态信息获得非线性增益的强一致性估计，利用动态信息可获得线性子系统脉冲响应序列的强一致性估计。数字仿真结果也说明了该集成辩识方法的有效性和实用性。     

控制系统中参数优化的仿真方法

本文论述了控制系统中目标函数与控制参数之间无直接数学关系的参数寻优方法,用Rose i brook坐标轮换法作为直接搜索法,通过仿真,达到寻优的目的,文中给出了计算框图及计算实例。     

有色噪声下系统阶次辨识的一种近似方法

本文分析了有色噪声下损失函数与噪声模型之间的关系。引入一广义损失函数J′,在噪声模型能估计的条件下,应用损失函数最小法能确定模型的阶次。     

基于最小二乘法在线参数辨识的异步电动机矢量控制仿真

为取得高性能的异步电机矢量控制,将一种基于最小二乘法在线辨识异步电机参数的方法运用到矢量控制系统中.这种基于最小二乘法异步电机参数辨识方法是在转子坐标系下进行的且不需要电机转子磁链参数,只需要定子电压、电流和转速参数.文章通过Matlab/Simulink对基于最小二乘法的参数辨识的异步电动机矢量控制系统进行了仿真,仿真结果表明:这种电机参数辨识方法能够实时更新电机控制参数,改善了矢量控制系统的性能.     

基于最小二乘法的递推回归

推导出基于最小二乘法的回归系数、总离差平方和、残差平方和、回归平方和的递推计算公式,在此基础上可计算决定系数和复相关系数,并进行回归方程的显著性检验和回归系数的显著性检验.在整个递推计算过程中,只有在第一步计算回归系数时需要求逆矩阵,其余步骤均不需要求逆矩阵,可大大减少计算量.     

基于串行RLS的汽车双参数联合辨识

整车质量与质心位置是汽车重要的结构参数,也是试验中必要的量测值和主动安全控制系统必需的工作参数.文中针对汽车实际使用过程中质量经常发生变化的情况,提出一种汽车双参数联合辨识方法.该方法基于两个串行的递推最小二乘(RLS)法,以汽车出厂初始参数为串行RLS辨识算法的初始值,结合蛇行试验辨识质心位置;然后,以辨识所得的质心位置结合双移线试验辨识整车质量,将辨识所得质量序列方差作为门槛值,通过有限次的递推循环,可以使得汽车整车质量、质心至前轴距离两参数的相对误差均收敛到3%以内.文中最后通过ADAMS虚拟试验验证了算法的有效性.     

四维L.C振子的超混沌系统的参数辩识与同步

针对系统参数不匹配下的两个超混沌系统间的同步问题，提出了相应的参数辩识方法和参数补偿方法。理论分析和数值模拟结果表明，使用改进的参数辩识方法并结合参数补偿，可以实现参数不匹配下两个L.C振子超混沌系统的同步。     

基于线性规划单纯型法的系统辨识方法

传统的最小二乘辨识算法要求误差为低噪声水平,并且算法计算量大,针对这一问题提出了线性规划单纯型辨识算法.将参数辨识问题转化成线性规划问题;并给出了基于线性规划单纯型法的参数辨识算法.最后给出了仿真结果,验证了算法的有效性.     

广义最小二乘限定记忆参数辨识方法与仿真研究

最小二乘参数辨识法可用于动态系统、静态系统、线性系统、非线性系统的参数估计.可用于离线估计,也可用于在线估计.最小二乘辨识法简单、实用,其递推算法收敛可靠,并且当模型噪声为白噪声时,可得到无偏、一致和有效的估计,从而得到广泛的应用.但当模型噪声是有色噪声时,最小二乘参数估计不是无偏、一致估计,并且随着数据的增长,最小二乘递推辨识算法将出现数据饱和现象,以致递推算法慢慢失去修正的能力.广义最小二乘递推算法解决了模型噪声是有色噪声时,最小二乘参数估计的无偏性和一致性问题,并能给出噪声模型的参数估计值,但依然存在数据饱和问题.论文在广义最小二乘递推算法的基础上引入限定记忆方式,获得了广义最小二乘限定记忆参数估计递推算法(RFMGLS),解决了广义最小二乘递推算法的数据饱问题.仿真结果表明了RFMGLS算法的有效性.     

增广最小二乘限定记忆参数估计算法与仿真

最小二乘法可用于动态系统、静态系统、线性系统和非线性系统的参数估计,可用于离线估计,也可用于在线估计;文章在增广最小二乘递推算法的基础上引入限定记忆方式,获得了增广最小二乘限定记忆参数估计递推算法(RFMELS),解决了增广最小二乘递推算法的数据饱和问题,仿真结果表明了RFMELS算法的有效性.     

基于最小二乘支持向量机动态逆的非线性系统自适应控制

提出基于最小二乘支持向量机动态逆的一种非线性系统自适应控制方法.该方法采用最小二乘支持向量机辨识非线性系统的动态逆模型,并将其串联在原系统之前得到复合的伪线性系统.对于建模误差、不确定因素等引起的非线性系统逆误差,采用在线最小二乘支持向量机进行自适应补偿.最小二乘支持向量机的在线参数调整规律由Lyapunov稳定性理论导出,并证明了非线性闭环系统的稳定性.仿真结果证明了该方法的有效性.     

基于MATLAB的网络控制系统仿真

介绍了基于TrueTime工具包和Active X技术的仿真平台实现方法.前者是根据网络MAC协议对通信延迟机理进行建模的仿真软件包;后者是针对网络控制系统通信模型仿真困难的缺点而提出,该方法通过ActiveX技术实现了对象模型和控制器通信,为网络控制系统的理论研究提供有效的检验平台.通过对两者的比较指出两种方法的优缺点.     

光伏并网发电系统群控策略的研究及仿真

针对现有的光伏发电系统多逆变便器群控方法所存在的问题,提出了一种光伏阵列/逆变器对组并联开关分层分组轮循投切的控制策略.该方法能够使系统的发电效率最优化,可使各并网逆变器的运行时间更加均衡,并且可提高并网逆变器及整个系统的使用寿命.通过matlab仿真分析,验证了该群控策略在节能方面的优越性.     

非线性自修复控制方法及仿真研究

文章在系统论述了自修复控制方法的基础上 ,给出了一种新的模型参考自修复控制方法 ;推导了具有较大稳定域的自适应 RK公式以解决仿真计算量大的难点 ;针对非线性自修复控制系统综合仿真的具体背景 ,应用新的简单且无须故障辨识的自修复控制方法对某型歼击机进行了仿真研究。仿真结果表明 :该文提出的仿真算法具有通用性和实用性 ,由该文所获得的仿真结果可为自修复控制系统设计提供理论根据和工程数据。     

工程结构模态的连续型随机子空间分解识别方法

环境振动识别方法利用结构的输出信号识别结构的模态参数,主要的识别方法有时间序列分析法、ERA(eigensystem realization algorithm)法和随机子空间法,这些方法均基于离散模型．基于连续随机子空间模型,本文给出了一种识别大型工程结构模态参数的方法．运用SVD(singular value decomposition)分解将含噪声的输出信号空间分解为信号空间和噪声空间,然后直接估计结构的模态参数．SVD分解保证了算法的鲁棒性．最后讨论了一个7层框架的理想建筑,仿真计算表明,该方法简单有效,能够使用在桥梁和建筑的健康监测和振动控制中．     

基于MATLAB的最小二乘法系统辨识与仿真

将MATLAB应用到系统辨识中,在分析最小二乘法的基本原理和推导过程的基础上给出了系统辩识中算法参数估计的递推公式,并进行了实例仿真.