河段汇流参数抗差估计研究

当河段实测出流流量值被不服从正态分布的异常值污染时,最小二乘法不能获得参数最优估计.为此,采用崩溃率为20%、附有条件的抗差最小二乘法估计马斯京根汇流参数最优值.通过对闽江永安河段理想模型参数的计算,比较了参数抗差最小二乘法与最小二乘法抵抗2类误差的效果.结果表明,抗差最小二乘法能排除异常值对参数估计的影响而获得稳健性的参数.     

滑动加权最小二乘法识别污水流量变化模式

为了获得污水管网非恒定流模拟所需的节点流量变化模式曲线，根据非平稳时序分析方法识别原始流量序列的主值分量和周期分量，二者之和即为节点流量变化模式．其中，主值分量分别应用滑动加权最小二乘法和参数模型法进行识别；周期分量采用累积周期图法识别．最后，以识别结果序列和原始序列的相关系数以及残差均方差作为评价标准，对北京某污水厂一组日流量变化序列和时流量变化序列的识别结果进行了比较．比较结果表明：①滑动加权最小二乘法对主值分量的识别结果优于参数模型法；②滑动加权最小二乘法联合累积周期图法对节点流量变化模式的识别结果优于参数模型法联合累积周期图法．     

机械结构局部物理参数的一种识别方法

本文提出了一种基于Kuhar动力聚缩法和对机械结构的实验测试与模态分析,以最小二乘法来识别机械结构局部物理参数的方法,通过例题考证是正确可行的。     

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.     

桥梁断面气动导数识别的修正最小二乘法

分析了最小二乘原理应用在桥梁断面气动导数识别中存在的问题,提出了气动导数识别的修正最小二乘方法.为防止由噪声信号所造成的非线性参数迭代求解时出现的发散现象,提出应用进度因子的措施.通过对实测数据模态参数识别的验证,表明修正最小二乘方法比其他识别方法具有更好的可靠性和强健性,收敛速度也更快.此外,在为最小二乘法设定复频率初始值时,引入了考虑噪声影响的时域识别法,提高初始值的精度,对最小二乘法的迭代有利桥梁断面气动导数识别的修正最小二乘法@丁泉顺@陈艾荣@项海帆     

一种物理参数识别的时域频域混合法

本文论述了在状态空间中应用复模态理论对粘性阻尼系统的物理参数进行识别的一种方法,提出了从测得的时域、频域数据计算质量、阻尼和刚度矩阵的一个过程。文中采用了双最小二乘逼近来识别系统的模态参数。在识别物理参数时,采用了不同测点的数据进行计算,以求达到更好的精度。     

干摩擦滞后系统的参数识别

本文采用参数识别和非参数识别相结合的方法对含有干摩擦滞后特性的非线性系统的模型特征与参数进行了分析研完。利用正交幂级数多项式的最小二乘估计法对系统的非线性恢复力进行最佳逼近。提出了结合最小二乘回归技术关于非线性恢复力最佳阶次的判别方法。通过模拟识别和结合实际产品对双线性滞后模型的特征参数进行识别研完。为非线性干摩擦滞后系统的动态特性研究及工程应用提供了新的依据和方法。     

半参数回归模型小波估计的相合性

研究一类固定设计下的半参数回归模型.通过利用最小二乘法、加权最小二乘法及新方法小波估计法给出了未知参数β的估计,在较弱的条件下给出了β的最小二乘估计∧βn的弱收敛速度、强相合性以及加权最小二乘估计~βn的强收敛速度.     

桥梁节段模型系统矩阵自由振动识别的一种算法

为提高桥梁节段模型参数的识别精度,研究了利用节段模型风洞试验的自由振动信号直接识别系统矩阵的时域法。在可识别性研究的基础上,给出了最小二乘一次完成算法、倒置时序算法,考虑到系统噪声和过程噪声的影响,提出了分段扩阶最小二乘迭代算法（SEO-ILS法）。SEO-ILS法能直接识别出系统矩阵。同时可得到复模态和实模态参数。仿真计算和节段模型风洞试验表明,文中方法有效可行。     

局部区域三维坐标变换的两步解法

在局部区域三维坐标变换中,布尔萨模型的旋转参数和平移参数存在相关性,容易出现解算模型病态问题.为此提出将旋转参数和平移参数分开解算的两步解法,在去掉平移参数后采用最小二乘法估计旋转参数,再用加权整体最小二乘法估计尺度参数和平移参数.该方法既可避免解算复杂的病态整体最小二乘问题,也顾及了原系统坐标误差影响.模拟实验表明:与最小二乘法和整体最小二乘法比较,两步法提高了尺度参数和平移参数的估计精度,特别是尺度参数,外围坐标变换精度明显提高.     

转向架系统簧上质量的物理参数识别

提出了基于质量感应法、状态空间理论和模态空间理论的3种转向架系统簧上质量物理参数识别方法,设计了用于物理参数识别的定向激励测试工况,并通过仿真试验对以上参数识别方法进行验证及对比分析.结果表明,当采用质量感应法、状态空间理论和模态空间理论时,附加质量大小分别选取为系统质量的8%、17%和7%时识别精度较高;总体来看,模态空间理论的识别精度最高,状态空间理论次之,质量感应法最低;就质量参数、惯量参数、一系垂向刚度及阻尼参数识别而言,可以不考虑转向架簧上质量质心与一系悬挂下作用点位置高度差的影响;在高度差较小时,也可忽略其对结构参数识别精度的影响.     

基于改进随机减量法和小波变换的

基于改进随机减量法和小波变换提出了一种新的结构模态参数统计识别方法.随机减量法改进后可直接处理零均值非平稳响应信号,得到自由衰减响应,小波变换的时频域特性可解耦密频、低阻尼系统,自助分布的统计估计能力考虑和降低模态参数识别的不确定性.对提出的方法进行了完整的理论推导,并通过一个四自由度系统的数值算例验证了该方法可靠性.相比较传统的时域方法和直接小波变换方法,该方法具有更高的识别精度,尤其是阻尼比系数.随后的抗噪能力验证结果表明该方法在15dB噪声干扰下仍能够稳定、准确地识别出系统的模态参数,可适用于环境激励下模态参数识别.     

用几何最小二乘法改进 ITD 法的阻尼识别精度

ＩＴＤ（ＩｂｒａｈｉｍＴｉｍｅＤｏｍａｉｎ）模态识别方法可不用输入系统的信息就识别系统的模态参数，但识别的模态参数常常很不精确，且阻尼比的识别精度很差。当激励信号不是独立白噪声信号时，不应该采用ＩＴＤ法进行模态识别。推导了ＩＴＤ法识别的模态频率和阻尼比的相对误差公式，由此分析了造成阻尼比识别结果很差的原因，并且引入了Ｉ－ｂｒａｈｉｍ提出的双最小二乘算法（ＤＬＳ），在此基础上，提出了几何最小二乘法（ＧＬＳ）。通过理论推导和算例验证得到：一般情况下，ＧＬＳ和ＤＬＳ算法均可提高阻尼比的识别精度，且前者的识别结果优于后者。     

联合经验模态分解与二次时频分布的参数识别方法

提出了联合经验模态分解和二次时频分布进行模态参数识别的方法.将多自由度系统的响应信号用经验模态分解法分解为单频率响应的振动信号,进而计算模态频率和阻尼;由单频率响应信号的二次时频分布及其与其它质点响应信号的互二次时频分布的比值来识别模态振型,并对一多自由度的线性系统进行了计算,结果表明该方法能较好地识别结构的模态参数,且抗噪声强.     

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.      

某商用车驾驶室白车身模态分析

以某商用车驾驶室白车身为原型,利用模态分析方法对其动力学特征参数进行分析.在理论(正问题)和实验(反问题)两个互补的模态分析过程中,利用有限元模型进行理论模态分析,为实验模态分析的实施打下良好基础.分别采用最小二乘复指数法(LSCE)和最小二乘复频域法(LSCF)进行实验模态分析,得到各阶模态振型并对理论分析的结果进行修正.经过两种结果的比较和分析,最终得出准确的模态分析结果并对白车身原型提出改进意见.生产厂商依据改进意见进行工艺改进,通过用户实际使用证实了改进方案的有效性和正确性.     

回转轴系参数识别研究

本文以纺织机械中的一个重要部件——细纱锭子为例,从连续系统的复模态观点出发,研究了具有挤压油膜阻尼装置的回转轴系的参数识别问题,导出了连续系统振型方程的“共轭自乘积分式”,由此建立了具有任意分布的粘性阻尼和弹簧作用的连续系统物理参数和模态参数之间的关系,并且在对回转轴系进行复模态分析的基础上建立了识别系统油膜刚度和阻尼系数的迭代公式,从而只要采用单点激振、单点测量的方法即可足够精确地识别出系统的油膜刚度、阻尼系数。另外,本文还建立了求解回转轴系复频率的迭代公式。     

模态参数识别中频响函数估计的最小二乘优化

模态参数识别的精度将会直接影响到机械结构系统动力特性分析的质量,而频响函数的估计精度对模态参数识别精度影响很大.工程中通常借助FFT采用功率谱平均估计频响函数.由于FFT过程中截断及舍入等误差的存在以及噪声的影响不能完全克服,采用此方法估计的频响函数来识别模态参数,其精度受到影响.因此,在分析频响函数的理论值与功率谱平均估计值的误差函数的基础上,应用最小二乘法对频响函数的估计进行优化.通过实测试验对该方法的有效性进行了验证.试验结果表明:采用优化后的频响函数识别的阻尼固有频率和阻尼比比没有优化直接峰值搜索得到的结果更接近真实的结果,该方法能够提高模态参数识别的精度.     

OFDM中基于DFT信道估计的改进算法

在正交频分复用(OFDM)系统的估计算法中,基于离散傅里叶变换(DFT)的信道估计因其算法实现简单,性能又优于最小二乘法(LS),常常用于实际OFDM系统中.传统的DFT算法中通常只抑制了信号中循环前缀(CP)外的噪声,并没有消除循环前缀内的噪声.提出了一种改进型算法,该算法通过加窗降低系统中频谱泄露现象,并对噪声进行估计修正,考虑到CP范围内外的噪声分布情况,设置了一个新的阈值点来抑制样本内的噪声.仿真结果表明:该算法较传统的DFT估计算法性能更好,更进一步地改善了系统误码率,能获取准确的信道信息.     

基于矩阵规范化的直流电机自校正控制

直流电动机实际运行中,模型参数往往会受到运行环境、工况等条件的影响而发生变化,从而导致其系统模型的不确定性.为解决在上述条件下的控制器设计问题,本文介绍了一种基于自校正调节(Self-tuning Regulation)原理的自适应控制算法.该算法利用矩阵规范化的递推最小二乘法(Recursive Least Squares with Matrix Regularization,RLSMR)进行系统时变参数的在线估计,并针对实时辨识的参数采用极点配置(Pole Placement)方法来设计反馈控制器.计算机仿真结果表明,这种基于自校正调节的自适应控制算法对于直流电机的转速控制具有较理想的调节和跟踪能力,并能够很好地适应模型参数的变化.