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。     

基于PLC的最小二乘参数辨识的实现

文章基于西门子S7-300 PLC(可编程逻辑控制器),根据最小二乘算法原理,设计了一种能够在线估计系统模型参数的辨识器;在编程过程中大量使用了功能FC,利用其临时变量来节省PLC存储器空间,以完成较为复杂的运算;最后以双容水箱为对象进行了在线辨识.结果表明,所设计的辨识器具有良好的实时性和准确性.     

分数阶系统的迭代最小二乘辨识算法

针对等比例阶次的分数阶系统的特点,提出了一种分数阶系统频域辨识的迭代最小二乘算法,并将运算数据的实部和虚部分离计算引入辨识过程,简化了计算的复杂度。此算法是整数阶系统辨识频域最小二乘算法的推广。通过无噪声和有噪声两种情况下的仿真实验,证明了该算法的有效性。     

一种基于积分最小二乘指标的时滞过程频域辨识算法

将积分最小二乘指标拓展到时滞过程情形，提出了一种新的频域辨识方法，该方法通过引入Pade近似，在保留积分最小二乘指标的同时，采用最小二乘类算法高效求解，给出了一个描述Pade近似与模型误差之间的关系式，有助于了解Pade近似对辨识结果的影响，方便控制系统的分析与设计，对一个大时滞过程仿真取得了满意的结果，表明所提出方法的有效性。     

一种基于最小二乘准则的自适应滤波算法

基于最小二乘准则J（n)=∑i=1^nλn-i|e(i)|^2,利用最徒梯度下降法,得到一种新的梯度型自适应滤波算法,该算法避免了递推最小二乘RLS（Recursive Least Squares)乍江需递推估计更新自相关矩阵Rxx(n)的逆的不足,计算模拟仿真结果表明该算法有良好的收敛性能,收敛速度快于LMS（Least Mean Squares)算法、NLMS（Normalized Least Mean Squares)算法和RLS算法。     

部分最小二乘算法的神经元网络实现

部分最小二乘(PLS)算法在多元统计过程监控等领域得到了广泛应用.但常用的求解方法需要多次迭代求解残差矩阵,不利于对算法的理论分析和结论的解释.基于PLS算法的优化函数形式,该文提出一种新的PLS优化目标函数及相应简化算法.在此基础上构造了PLS算法与线性神经元网络之间的自然映射,给出了相应的训练算法及其理论分析.仿真结果验证了所提出算法的有效性,表明该算法可直接从原数据矩阵得到相应的成分及回归系数,并易于对其进行解释.     

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。     

基于最小二乘法的Bouc-Wen模型参数辨识

Bouc-Wen模型是工程中应用比较广泛的一种迟滞模型,能够产生一系列不同的光滑滞回曲线,但在实际应用中,因其数学表述上的复杂和参数物理意义不明确而使得其参数辨识存在一定的难度.文中提出一种基于最小二乘法原理的参数辨识方法,它根据系统的输入和输出直接辨识模型中的等定参数,通过在电梯导靴摩擦力建模中的应用表明该方法辨识精度较高,具有较好的实际应用价值.     

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.     

基于最小二乘改进算法的时变系统参数辨识

在系统辨识领域,常规最小二乘法是一种最基本的辨识方法之一.然而,随着观测数据的不断增加,会出现“数据饱和”的现象,造成新观测数据对估计值起不到修正的作用.由于新观测值对未知参数估计的影响要比旧观测值大,采用了渐消记忆和限定记忆最小二乘改进算法,来实现时变过程的参数辨识,并进行了仿真实验.仿真结果表明,它们能够克服“数据饱和”现象,从而改善参数辨识结果     

机器人反向动力学并行计算及实现

综述机器人反向动力学方程并行计算及实现。重点介绍最近几年利用多微处理机进行并行计算的调度算法。最后提出一些结论和观点。     

基于最小二乘递推算法的半主动悬架系统参数辨识

为了减少在实体建模过程中的误差,本文对半主动悬架系统进行参数辨识研究。在对悬架结构进行分析的基础上,基于ADAMS建立了半主动悬架减振控制系统的实体模型。采用最小二乘递推算法对悬架系统各指标参数进行辨识,辨识后的输出响应曲线与MATLAB输出曲线基本吻合。仿真结果表明:最小二乘递推算法可以有效地降低误差值,提高悬架系统实体建模的准确性,对进一步的悬架系统控制策略研究具有非常重要的意义。     

系统辨识中的限定记忆最小二乘法参数估计算法及应用

将限定记忆最小二乘法用于线性时变系统的参数估计,线性系统用离散差分方程来表示,给出了相应的批量算法和递推算法公式及算例。     

电力系统潮流计算及在计算机上的优化实现

根据电力系统的特点，讨论了潮流计算方法，并在计算机上给予了实现，其运算量与存贮量小，收敛速度快。     

并行计算机与并行算法述评

并行计算是大规模科学工程计算和数据处理的一个重要工具和必然趋势，本文从并行计算机系统和并行算法两个方面论述了并行处理的基本原理和方法。     

基于最小二乘偏差补偿法的舵机模型参数辨识

舵机作为无人旋翼机一个重要的执行机构,控制着旋翼机飞行姿态与轨迹的改变,为建立舵机的数学模型,提出了基于最小二乘偏差补偿法辨识伺服舵机的模型参数。在研究了伺服舵机的结构与工作原理的基础上,首先建立舵机各组件模型,综合得到舵机的系统模型;然后采用最小二乘偏差补偿法辨识模型参数。实验仿真验证了该方法具有较高辨识精度与有效性。     

并联机器人逆运动学模型及高效并行算法研究

充分考虑机构并行特征 ,运用影响系数法建立了并联机器人逆运动学模型 ,研究了模型的并行算法。并行算法的计算量分析表明该算法具有显著的并行性和高效性     

MRPII中BOM模型的分析与算法实现

BOM作为MRPⅡ的核心,其数据结构的确定与操作算法的设计直接影响到MRPⅡ系统的效率。通过对BOM概念的分析。提出用于存储BOM数据的结构模型,并给出通过BOM获得制造任何成品或半成品所需物料的算法,本算法打破了对树形数据结构访问的传统思想束缚,提出了用于解决类似问题的全新方法,使用此方法可解决所有树型结构数据的存储与展开问题。     

不对称电力系统谐波潮流分析中的撕裂法和并行计算方法的应用

用支路撕裂节点分析法和并行计算技术求解三相不对称电力铁道环形牵引供电系统的谐波潮流。谐波源是电力机车和牵引变压器。撕裂法可节省内存，改善迭代过程；并行计算技术能大幅度提高程序运算速度。     

精密电容器误差的网络并行计算

利用局域网和标准信息传递库构成网络并行计算环境。基于变动边界微扰法,实现了精密电容器误差的并行计算。改进了传统的Ｒｕｎｇｅ－Ｋｕｔｔａ方法。新方法在计算量、计算速度及稳定性上都优于原方法,并在实际计算中取得了良好的效果。最后,将用单机和用并行机进行计算的结果作了对比,讨论了与并行计算效率有关的因素。