基于负荷模型的电冰箱制冷量辨识与分析

提出了一种模型与试验相结合的电冰箱制冷量动态特性辨识方法，通过将常规实验结果代入电冰箱动态负荷模型的逆模型获得电冰箱制冷量的动态特性，对一实例的辨识结果进行了分析，其结果可为蒸发器的改进设计和相关部件的性能评价提供依据。     

建筑热工用动态热流计及其标定方法的研究

首次研制了建筑热工用动态热流计，设计并制造了标定装置，研究了以系统辨识理论为基础的标定方法，从理论上证明了动态热流计及其标定方法的可靠性，标定实验结果表明，热流计动态特性及温度误差均能满足建筑热工测试要求。     

Matlab在经济系统参数确定中的应用

采用系统辨识方法对动态经济系统进行了分析，并以此解决了一些不能用常规计量经济学来解决的问题，在此基础上对动态经济系统的各类性质进行了研究，通过具体实例叙述了Matlab在动态经济分析中的应用过程，说明该方法能够较好地解决动态经济系统问题。     

基于前馈神经网络的动态负荷模型辨识

本文提出了一种利用人工神经网络（ＡＮＮ）与系统辨识技术相结合的动态负荷建模方法。首先简要介绍了电力系统负荷的动态模型和前馈神经网络，然后具体讨论了应用ＡＮＮ辩识负荷模型参数的方法，并结合具体辩识程序的框图，分析了辩识过程中应注意的问题。研究表明，本文提供了一条有效的辩识建模途径。     

测试系统动态参数的时域辨识

该文讨论了采用非线性迭代法在时域中辨识测量系统的动态参数，将计算方法归结为一个求最小值的问题，并列举了用该方法实际计算的例子。结果表明，对于低阶测量系统，它比常用的方法求得的动态参数更加准确，该方法同样适合于求解高阶测量系统的动态参数。     

基于模糊逻辑的Markov链模型辨识方法

提出一种采用模糊Markov模型(FMM)，根据系统实际输入一输出建模的新方法，用于线性及非线性的随机动态系统辨识．讨论了动态系统的Markov链描述，给出了一阶受控Markov链的具体描述及其转移概率矩阵的计算方法；在传统模糊系统的基础上，探讨了建立FMM的方法，给出了FMM的仿真框图和建模的具体步骤；并给出了随机动态系统仿真的应用实例．基于模糊逻辑的Markov链模型解决了传统模糊系统不能处理随机现象的问题，同时也提高了Markov链模型辨识的速度．     

基于神经网络的非线笥系统辨识方法

主要介绍利用多层神经网络进行非线性系统辨识的几种模型以及相应的算法，并分析和比较它们的辨识性能，为高度不确定性动态系统的综合设计提出了一种分析方法。     

动态A strom定理

从理论上研究了动态模型阶在不小于真阶的情况下，广义最小二乘残差的独立性问题及其损失函数的概念分布；并在观测噪声满足可表示性假设条件下，把稳态模型阶的Ｆ检验推广到动态．计算机仿真的结果表明，推广是成功的．     

无线声表面波辨识标签最佳判决电平的确定

由于受到多次反射和传播损耗的影响，延迟线型声表面波辨识标签的每一位编码幅度的判决电平需要合理确定。推导了开关键控编码方式的辨识标签分别在编码为“0”和“1”时的误判率与接收信号信噪比、编码“0”和“1”的动态范围以及判决门限值的关系，得出了在大信噪比情况下，最佳判决电平与信噪比和编码动态范围之间的解析表达式，通过对不同接收距离下回波信号的实验验证，证明该最佳判别电平是有效的。     

公路车辆动态称重系统解决方案

提出了一种新的车辆动态称重系统解决方案。首先导出测量模型，然后提出利用ORIV算法进行参数识别，并进行了模型实验，证明了该方案的可行性。     

基于动态前向神经网络的弹性连杆机构的辨识

利用实验数据，建立了特定转速下弹性连杆机构振动主动控制系统的动态前向神经网络模型。辨识过程分两步进行，首先实现串并联辨识，在串并联辨成功的基础实现并联辨识。     

模拟电路故障诊断的辨识法及其方程

本文基于系统辨识的思想，对模拟电路故障诊断提出了一种新的方法。文中还提出了动态电路系统参数的概念，研究了系统参数与元件参数之间的一般关系，给出了用多频率法求解系统参数的一组线性方程。     

光伏发电系统动态离散等值模型研究

可再生能源在新型电力系统中的占比进一步加大，光伏机组并网容量有明显提升的趋势，而不同渗透率下的光伏发电系统动态行为对电网负荷特性产生显著影响，但光伏发电并网动态模型复杂、待辨识参数多，增大了模型实际运用难度.为此，基于光伏电站机理模型，建立光伏发电并网系统的动态离散等值模型，得到光伏发电并网系统的动态离散等值模型的模型参数；并采用IEEE 14节点系统研究不同渗透率下光伏发电并网系统的动态离散等值模型特性.仿真结果表明，光伏发电并网系统的动态离散等值模型能准确描述光伏发电系统的动态特性，且精度高、易于辨识.     

模型选择方法在传感器建模中的应用

建立差分方程的好坏，将直接影响到测量系统的动态参数估计，对分析和改善系统的动态特性产生影响。该文讨论了能同时确定差分方程模型阶数和参数的方法－最优模型选择方法，并把该方法应用到传感器的建模中。该方法计算量少，与传统方法建立的数学模型相比较，更为简单、实用。     

双线性Hammerstein模型的集成辨识方法

提出了辨识双线性Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模型的稳态与动态辨相结合的集成辨识方法。该方法利用稳态信息获取稳态模型的强一致性估计,并利用稳态模型通过神经网络逼近获得了静态非线性增益的设计,再利用动态信息辨识获取双线性Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模型的双线性系统未知系统的一致性估计。仿真结果表明了该方法的有效性和实用性。     

基于自回归动态神经网络的逆模型辨识及在线控制

研究了自回归动态神经网络及其学习算法，提出应用于动态逆模型辨识的结构，并与ＰＩＤ控制相结合形成了非线性动态对象的在线自适应控制系统．仿真结果表明此方案简单可行，克服了静态网络的一些局限性．     

DNN系统辨识及其在塑料挤出机中的应用

本文提出了一种动态神经网络模型，并研究了其性质，给出了求解二次优化问题的ＤＮＮ综合法，该法用于塑料挤出机温度系统的辨识，结果表明其估计模型与实际系统吻合。     

闪速炉的仿人模糊质量控制模型

在闪速熔炼过程模糊质量模型的基础上，进一步提出了闪速炉仿人模糊质量控制模型，即利用Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊模型建立闪速熔炼炉产品质量的控制模型，并对控制模型进行了结构辨识和模型参数调整，在此基础上，针对闪速炉的运行状况，分别建立了静态和动态质量控制模型，仿真结果表明：动态质量控制模型要优于静态模型，在生产现场经过2个月的控制模型离线指导操作工操作，质量指标能够稳定地控制在指定的范围内，证实了动态模糊质量控制模型的有效性。     

表面建筑材料吸放湿特性的辅助变量辨识

建立了以材料表面空气相对湿度为输入，材料湿容量为输出的建筑围护结构材料动态湿特性单输入单输出辨识数学模型，得到相应的Z传递 函数模型。建造了建筑围护结构材料的辨识试验系统。采用辅助变量辨识方法辨识得到单输入单输出差分方程和Z传递函数。并比较了最小二乘辨识法和辅助变量辨识法的辨识结果。结果表明，辅助变量辨识法辨识精度有所提高，系统阶降低。     

参考模型自适应经济动态建模

运用ＰＯＰＯＶ超稳定性理论，提出了与最小二乘类辨识思路不同的参考模型自适应参数估计方法．用于更一般的经济动态信息，提高了模型的描述性能和跟踪性能