CARMA模型的多新息增广随机梯度辨识算法

将多新息辨识理论用于研究CARMA模型参数辨识问题,通过把标量新息扩展为向量新患,即多新息,得出相应的多新息增广随机梯度辨识算法.仿真结果验证了提出算法的有效性.     

自回归模型的多新息投影辨识方法

通过扩展标量新息为向量新息(即多新息),推导出自回归模型的多新息投影辨识算法。仿真结果说明提出的多新息投影算法优于投影算法。     

基于前向神经网络的多新息随机梯度辨识算法

为了提高动态系统的辨识精度,提出一种基于前馈神经网络的多新息随机梯度辨识算法,它通过动态调整网络权值来提高网络在线辨识性能.由于多新息随机梯度辨识算法利用了系统的当前数据和历史数据,对动态辨识,特别是对具有纯时间延迟动态系统的辨识,较传统的BP算法在辨识精度和收敛速度方面具有更好的效果.仿真结果表明该算法的有效性.     

驾驶机器人车辆多新息动态转向力矩补偿

为了减小驾驶机器人车辆长期自动驾驶过程中转向性能下降带来的影响,提出了一种基于多新息的驾驶机器人车辆动态转向力矩补偿方法。构建了车辆动力学模型和驾驶机器人车辆动力学模型;建立了以路径曲率及车速为输入、方向盘转向角为输出的驾驶机器人车辆转向性能离线自学习模型;建立了以方向盘角速度、角加速度及车轮转角为输入,转向机械手驱动力矩为输出的受控自回归在线辨识模型,并运用遗忘因子多新息最小二乘方法进行参数辨识,将迭代计算过程中的标量新息扩展为向量新息,提高了驾驶机器人车辆转向性能参数的辨识精度;驾驶机器人车辆自动驾驶过程中,利用离线自学习模型和转向机械手动力学方程计算出转向电机输出力矩,加上反馈回来的驱动力矩误差,实现对驾驶机器人车辆转向力矩的在线动态补偿。仿真与试验结果对比表明:所提方法辨识的转向力矩误差在0.1N·m以内,跟踪目标路径的横向位移偏差小于0.2m;所提方法有效减小了驾驶机器人车辆转向性能下降造成的影响。     

基于多新息卡尔曼滤波算法的锂电池SOC估计

针对锂离子电池荷电状态(SOC)较难准确获取的问题,依据锂电池等效电路模型,建立起各参数与SOC的联系,利用脉冲放电的数据对模型进行参数辨识.通过Mat-lab/Simulink验证了模型的正确性和精确性.将扩展卡尔曼滤波算法(EKF)融合多新息理论,建立了多新息扩展卡尔曼滤波算法(MIEKF)估计电池SOC的方法,该方法通过对旧信息的重复使用提高了EKF的估计精度.在美国城市道路循环工况(UDDS)下分别采用EKF和MIEKF算法来估计锂电池SOC,两者估计的最大误差分别为0.0176、0.0087.实验数据表明MIEKF算法估计电池SOC更准确.     

多新息随机梯度辨识方法的收敛性研究

从理论上给出了多新息辨识方法的推导过程,提出了多新息随机梯度辨识方法,并运用随机过程理论分析了多新息随机梯度辨识方法的均方收敛性,给出参数估计误差上界的计算公式。分析表明数据的平稳性可以提高参数估计精度。最后给出了多新息辨识方法的各种典型变形。     

基于双曲正切函数的非线性新息辨识算法

以非线性Nomoto模型作为船舶运动数学模型,同时,通过线性回归模型,类比引入遗忘因子的随机梯度算法并结合推导出的随机梯度算法,以汽车运输船"Hual Trooper"为例进行仿真实验并对该算法进行推导和验证.结合双曲正切函数,得到非线性新息辨识理论,利用双曲正切函数处理新息.通过Matlab编程比较辨识效果,并通过计...     

基于综合目标函数的神经网络多新息辨识算法

为提高动态神经网络学习算法的辨识精度及抗噪性能,提出一种基于综合目标函数的多新息辨识算法。该算法基于多新息理论在最小均方误差目标函数中引入一辅助项构造综合目标函数,利用该目标函数进行网络输出层权值的训练,并采用牛顿法推导出输出层权值的递推计算公式。与已有二阶学习算法相比,新算法鲁棒性强,收敛速度快,辨识精度高。仿真结果验证了算法的有效性。     

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。     

基于多新息扩展卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计研究

锂电池具有高能量密度、循环寿命长等优点而被广泛应用于电动汽车动力装置,但车辆运行状况复杂多变,且电池内部呈现高度非线性的性质,导致电池荷电状态(SOC)难以准确计算。为优化锂电池SOC估计精度,构建结合Warburg元件的分数阶二阶RC模型,采用自适应遗传算法进行参数辨识;融合多新息理论和扩展卡尔曼滤波算法,提出基于多新息扩展卡尔曼滤波(MIEKF)的锂离子电池SOC估计算法,并利用试验数据验证该方法的有效性,为提高SOC估计精度和车载锂电池的循环使用寿命提供了新的方法途径和实践支撑。     

Auxiliary Model Based Multi-innovation Stochastic Gradient Identification Methods for Hammerstein Output-Error System

Special input signals identification method based on the auxiliary model based multi-innovation stochastic gradient algorithm for Hammerstein output-error system was proposed.The special input signals were used to realize the identification and separation of the Hammerstein model.As a result,the identification of the dynamic linear part can be separated from the static nonlinear elements without any redundant adjustable parameters.The auxiliary model based multi-innovation stochastic gradient algorithm was applied to identifying the serial link parameters of the Hammerstein model.The auxiliary model based multi-innovation stochastic gradient algorithm can avoid the influence of noise and improve the identification accuracy by changing the innovation length.The simulation results show the efficiency of the proposed method.     

一种多新息分数阶的辨识算法

本文针对传统分数阶最小均方算法收敛性能较差的问题,提出了一种改进型分数阶最小均方算法。首先,利用分数阶微积分和多新息理论,从新息修正的角度提出了一种基于辅助模型多新息分数阶的最小均方算法(AM-MFLMSI)。该算法在每次迭代时既使用当前数据,又使用了历史的数据,提高了收敛速度,同时还改善了参数估计精度。其次,分析了AM-MFLMSI的收敛性。然后,通过选取不同的分数阶和新息长度,比较分析了两者对算法性能的影响。最后,通过仿真实例,将AM-MFLMSI与其他分数阶算法作比较,进一步验证了所提算法的有效性。     

基于多新息限定记忆的永磁同步电机参数辨识

在永磁同步电机伺服控制系统中,为了抑制由电机参数变化导致的控制精度下降,引入了电机参数辨识修正调节器参数.为了增强辨识系统的抗干扰能力,提出将多新息方法与限定记忆最小二乘法相结合,增加单步递推数据量,对电机参数进行辨识.通过采集电机运行下的电压、电流及转速信号,对电机定子电阻、交直轴电感、转子磁链参数进行同时在线辨识.通过仿真及实验验证,多新息限定记忆最小二乘法辨识收敛速度快,能有效减小辨识结果的稳态误差且鲁棒性强.     

基于事件驱动的多智能体系统参数辨识

从一致性原理出发,针对Box-Jenkins多模型表示的分布式多智能体系统参数辨识问题,提出一种事件驱动的异步通信协议来辨识系统参数。首先,采用智能体的参数估计信息设计事件触发机制,并引入激活函数决定智能体间的通信触发。其次, 采用辅助模型思想解决系统不可观测的噪声和中间变量。然后,在通信协议中引入多新息理论提高参数估计精度。在网络拓扑无向联通情况下,各个智能体以完全分布式的方式迭代更新模型参数。在此基础上,讨论了算法收敛性问题。最后,通过仿真实例验证所提方法的有效性。