热电偶测温结果的校准

本文介绍了用高精度的水银温度计测得的温度作为标准温度,来校准热电偶的测温结果,并用最小二乘法来拟合其修正公式的方法。     

一种简单的确定ARMA模型结构的方法

研究了ＡＲＭＡ模型的建模问题，把正交最小二乘算法用于确定ＡＲＭＡ模型的结构，同时也辨识了ＡＲＭＡ模型的相应参数，最后给出了一些算例说明算法的可行性。     

具有未知反馈环节的闭环线性系统的辨识

本文提出一种新的具有未知反馈环节的一类闭环线性系统的参数辨识方法,它仅利用闭环系统外部输入输出测量值来辨识闭环系统的前向环节、反馈环节和噪声模型。计算机仿真结果表明,本文所述方法是有效的。     

同步电机参数的测量与辨识

现代电力系统的发展，对同步电机的各种动态性能计算不断提出的新的要求，而如何简单有效地测定同步电机参数则是动态计算的关键。本文研究了加权最小二乘参数辩识法在同步电机参数测量中的应用，通过处理抛载试验过程中的电枢电压和励磁电流，直接得到参数，针对参数辨识的收敛性和多值性问题，提出了一些有效的方法，如采用动态阻尼因子和动态增益矩阵，提高了参数辩识的精度和算法的稳定性。     

基于DSC-LS的加速度计动态模型参数辨识

加速度计动态模型参数辨识对提高振动与冲击动态测试和动态分析精度等具有重要作用.针对加速度计动态模型参数频域辨识方法中栅栏效应对参数辨识精度的影响,提出了一种基于离散频谱校正-最小二乘（DSC-LS）的加速度计动态模型参数辨识方法,该方法利用H₁估计获得零频点坐标,并将FFT+FT离散频谱校正与LS方法相结合,高精度估计出谐振点坐标,然后通过特征点坐标计算加速度计动态模型参数.实验结果表明,该方法能够有效消除栅栏效应对加速度计动态模型参数辨识的影响,具有较高的加速度计动态模型参数辨识精度和抗低频窄带噪声干扰性能.      

完全样本下威布尔分布参数的加权最小二乘估计

借助图法估计的思想和次序统计量的性质,给出了完全样本下威布尔分布参数的改进最小二乘估计与加权最小二乘估计.     

参数辨识方法在动态称重系统中的应用

本文是把动态称量和定量控制相结合，用控制算法来实现多级控制，从而提高了称量的精度和速度，弥补了单独提高动态称量度或单方面优化定量控制策略的不足。论文具体分析了定量称量问题，首先是把称量系统看作是一个二阶系统，建立数学模后．，进行拉普拉变换和Z变换后得出一个质量仪与系统参数有关的关系式，从而把称量问题转化为一个系统参数识别问题来解决。     

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.     

非线性连续系统动态模型参数拟线性识别研究

本文给出了非线性连续系统动态模型中参数的拟线化识别方法，它与非线性最小二乘的估计参数的方法相比具有收敛速度快的优点．     

系统辨识的频域最小二乘算法

提出了一种用于求解有限脉冲响应系统函数和脉冲响应的频域最小二乘算法（ＲＦＬＳ），可应用于非实时系统辨识。本算法具有精度高、运算量小、易于实现和能够达到很高阶数的特点。给出了算法的推导论证、定阶和实用问题的讨论以及计算实例。     

真空计校准的数值处理及误差分析

文章介绍在真空校准系统上开展的副标准真空规与工作真空规的比对校准实验,用最小二乘法对实验数据进行分段拟合,得到了理想的拟合直线及其校准系数,精度估计表明这种处理是有效的,其结果具有较高的可信度,能够满足HT-7装置运行时真空测量的精度要求。     

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．     

基于VFF-RLS的力传感器的动态特性研究

在科学实验与工业生产中,力传感器动态特性会直接影响传感器的精度,因此研究力传感器动态特性具有重要意义。针对应用于手术机器人的应变式力传感器动态特性难以满足精度要求的问题,文中研究了基于最小二乘参数辨识方法在力传感器振动结构中的应用。由于递推最小二乘（RLS）对于二阶振动系统模型辨识难以同时保证快速性和抗干扰性,文中提出了一种基于可变遗忘因子的递推最小二乘参数辨识方法。首先,通过建立随机振动系统模型,对系统的输入/输出特性进行仿真与分析,确定了遗忘因子函数中的参数,仿真结果表明,文中提出的方法在保持更快收敛速度的同时,使参数辨识误差和收敛预测误差相比于RLS有明显的降低,相比于最小二乘有良好的时变性;然后,在阶跃测试标定法基础上对微创外科手术机器人力传感器的动态参数进行辨识,获得该传感器系统的结构动态特性,即固有频率和阻尼比。实验结果表明,文中提出的方法有较好的收敛性和稳定性,有效地提高了辨识精度。     

基于RELS方法的控制系统参数和结构辩识仿真

给出了应用递推增广最小二乘法对控制系统参数和结构进行数字仿真辩识的方法和步骤,通过对三个实际模型参数及阶的辩识结果,验证了仿真方法的可行性．建出的辩识思想对系统辩识实验研究具有意义．     

加权最小二乘估计中选择权数的迭代算法

介绍了加权最小二乘估计的性质及其常见权数选择的方法,并给出评判一个好的二乘估计的标准,由此提出选择权数的迭代算法.     

一种精确计算动态系统模型参数的新方法

很多线型或非线型动态系统模型满足如下关系式：ｂ（ｔ＋１）＝Ｈ（ｂ（ｔ），ｃ（ｔ））ｘ＋ｚ（ｔ），其中ｃ（ｔ）为输入数据向量，ｂ（ｔ）为输出数据向量，Ｈ（ｂ（ｔ），ｃ（ｔ））为输入－输出数据矩阵，ｚ（ｔ）为噪音向量，ｘ为待定的参数向量。作者对于秩亏最小二乘和秩亏总体最小二乘问题的研究结果可用于计算参数向量ｘ，其算法简单，精度很高。     

设计阵列亏秩时几种估计性能的比较

在给定的线性模型下，讨论了在设计阵列亏秩时，最小二乘估计、最优加权最小二乘估计和线性无偏最小方差估计的性能比较。得出了在一定条件下，最优加权最小二乘估计等价于线性无偏最小方差估计。在噪声方差矩阵可逆、未知参数方差矩阵可逆条件下，可算出最优加权最小二乘估计与线性无偏最小方差估计方差的差表达式，并在一定条件下，两者趋于一致。     

短期利率动态模型收益率和波动参数的估计

利用局部逼近的方法研究了短期利率动态扩散模型中参数的局部估计问题,给出了动态CKLS模型中的收益率参数的局部加权最小二乘估计和波动率参数的局部极大似然估计.基于上海银行间市场同业拆借利率(Shibor)的实证分析,展示了局部估计的效果,并研究了动态CKLS模型在利率波动率预报上的表现,结果显示,利率波动率的预报能较好地反映利率的实际波动.     

线性模型中参数估计的一种新的相对效率

对于线性模型中未知参数的最小二乘估计,本文给出了一种新的相对效率,并研究了它的性质且给出了其下界,最后讨论了该相对效率与其它几种相对效率间的关系。     

基于落锤动标装置的传感器准静态绝对校准方法

该文介绍落锤动标装置的工作原理及其功能，阐明了传感器准静态绝对校准的定义、方法，按照传感器的压力量程，分别设计了相关模型段的重锤－油缸组件，根据大量实验数据，建立各压力段的绝对校准模型，并且通过实验验证模型的可行性。