基于变步长分块滤波器的Volterra级数简化辨识方法

针对Volterra级数辨识中的维数灾难问题，提出了一种基于变步长分块最小均方滤波器的Volterra级数简化辨识方法．该方法利用影响指数的概念，在保证一定辨识精度的前提下，对每个Volterra核根据其对辨识的贡献大小进行筛选，再用筛选出的有效核作为对原系统的近似，从而达到降低辨识中核向量维数的目的．同时，该方法将块滤波器的块平均绝对误差与滤波器的步长因子相关联，使得块滤波器的步长因子随着数据块的平均绝对误差而动态调整，改善了辨识的收敛性能．将该方法应用于某型直升机电动舵机的Volterra级数模型的辨识，结果表明，在保证一定精度的前提下，可以将核的数量降低50%以上．     

多输入多输出非线性系统Volterra频域核的非参数辨识方法

为解决多输入多输出(MIMO)非线性系统Volterra频域核辨识困难的问题,提出了一种MIMO非线性系统Volterra频域核的非参数辨识方法.该方法先对待辨识的MIMO非线性系统的各输入端添加不同频率成分的单音激励信号,再对系统的输出端信号进行采样并使用Vandermonde法使各阶核输出分离,然后根据单音激励下MIMO非线性系统Volterra核的频域输出特性,推导出该类系统Volterra频域核的辨识公式.由于采用了多音信号激励MIMO非线性系统,实现了一次激励下多点辨识的目的,因此提高了辨识效率.该方法仅依赖于系统的输入输出数据,具有较强的实用性.采用该方法对一个双输入双输出的非线性系统Volterra频域核进行辨识,最大偏差小于10-5,验证了该方法的有效性.     

面向故障诊断的广义频率响应函数的在线估计方法

基于非线性谱分析的故障诊断是一种新的故障诊断理论。针对该方法中广义频率响应函数的在线估计问题,研究了利用Volterra时域核在线得到被测系统的广义频率响应函数的新方法。基于Volterra系统的鲁棒总体均方最小自适应辨识算法,提出了一种新的广义频率响应函数的在线估计方法。该方法能够有效减少广义频率响应函数的在线计算量,而且实现简便,鲁棒性强。仿真实验证明了该方法的有效性。     

基于组合混沌策略自适应量子微粒群的Volterra核辨识算法

针对非线性Volterra泛函级数的参数辨识问题,提出了一种基于组合混沌策略自适应量子微粒群算法(CCSAQPSO算法)的Volterra时域核辨识方法.该方法在量子微粒群算法(QPSO)的基础上,采用混沌策略分两个阶段对QPSO进行优化,在初始化时以混沌序列初始化种群,在搜索过程中则引入混沌变异机制,利用混沌变异算子空间遍历特性对个体进行变异操作,同时按照各微粒适应度的优劣程度对其进化过程中的收缩扩张系数进行自适应调节,有效避免了早熟收敛现象的发生,提高了算法的全局寻优能力,保证了算法的准确性和精度.最后将该Volterra核辨识方法与基于标准微粒群算法(PSO算法)和QPSO算法的Volterra核辨识方法进行了对比分析.仿真结果表明,提出的方法具有参数辨识精度高、抗噪声能力强等优点,且在全局优化能力和快速收敛能力上都有较大提高.     

一种非线性系统自适应辨识的新方法

研究了Volterra级数模型的非线性系统的自适应辨识问题．并提出了基于Volterra滤波器的自适应算法，讨论了步长因子的确定问题以及对算法收敛性的影响．最后给出了一个用Volterra自适应滤波器对非线性系统建模的实例，证明了这种方法的有效性．     

一种基于非线性Laguerre模型的预测控制算法

利用Laguerre正交函数逼近非线性动态系统的各阶Volterra级数核 ,建立了系统的Laguerre非线性模型 ,在此基础上推导出基于该模型的非线性系统预测控制算法 ,对一类Wiener非线性系统的控制 ,进行了仿真研究。     

非线性网络广义频率响应函数统一递推分析法

假设非线性动态网络解为Volterra级数响应,利用一般的网络分析法,对任一定常非线性动态网络列出其时域的标准动态方程.将该非线性微分方程分解成一个线性动态系统与一组非线性电源,利用线性微分方程求解方法求出线性系统的解,即一阶Volterra级数响应,再考虑系统非线性电源的作用和幂级数递推关系式,导出N 阶(N≥2)Volterra响应的递推算式,即可得到非线性网络响应的Volterra级数形式.在此基础上,讨论了Volterra级数时域响应的频域变换,推导出对应的广义频率响应函数,即Volterra级数的频域核的递推算式,并给出了计算实例.     

一种基于功率谱分析的非线性系统故障诊断方法

首先分析了Volterra级数的各级输出之间存在相互耦合的原因,然后,利用Gram-Schmidt正交化方法在频域内对Volterra级数的各级输入向量进行正交化,以消除各级输出之间的相互耦合.并依此提出了一种基于Volterra级数各阶核输出功率谱分析的非线性系统故障诊断方法.文中给出了对Volterra级数各阶输入向量正交化的具体步骤,并利用一个工程实例验证了该故障诊断方法的有效性.     

不同维的混沌系统的自适应函数投影同步

本文对维数不同并且参数未知的两个不同的混沌系统,通过增补维数的方法研究了两个系统的自适应函数混沌同步和参数识别问题.基于Lyapunov稳定性理论和自适应同步法,为系统设计了合适的自适应同步控制器和未知参数的辨识规则,实现了系统的混沌同步和未知参数的辨识.数值仿真验证了所设计的控制器和参数辨识规则的有效性.     

Volterra核函数在齿轮裂纹故障识别上的应用

针对非线性条件下齿轮裂纹故障信号微弱以及受输入量变化的影响,进而给故障精准度带来的严峻考验,提出利用二阶Volterra核函数从系统整体角度分析裂纹故障与非线性因素变化之间的内在联系。利用时间序列辨识齿轮裂纹故障二阶Volterra核函数,分析谱图中反映齿轮运行状态的非线性信息。结果表明:二阶Volterra核函数考虑了输入因素对系统诊断精度的影响,对齿轮箱因工况改变而引起的非线性因素的变化反映十分敏感,从而解决了传统齿轮边频带故障诊断理论的模糊性和不确定性问题,可以将其应用于齿轮裂纹故障诊断。     

基于GFRFs的模拟电路故障诊断方法

探讨了基于非线性系统的广义频率响应方程GFRFs模拟电路的故障诊断方法。利用三阶GFRFs简化辨识算法分别对中放检波电路中的各级子电路进行GFRFs模型辨识。分析其各阶Volterra核所具有的特点。提出了基于GFRFs的故障特征GF。分析了故障状态与正常状态下其特征的异同。将基于GFRFs的系统辨识方法应用于非线性模拟电路的故障诊断,验证了它在模拟电路故障诊断中的可行性。     

递推批量最小二乘在直升机电动舵机故障诊断中的应用

针对批量最小二乘在线辨识Volterra级数存在计算量大，数据存储空间占用多的不足，提出了一种基于递推批量最小二乘的辨识方法。该方法通过固定观测矩阵的维数来控制数据存储空间的占用，利用递推辨识的方法避免了对矩阵直接求逆，减小了计算量。针对监测对象处于稳定工作状态时，因观测数据非常相近容易导致观测矩阵出现病态的现象，引入影响因子的概念对观测数据进行取舍，以增强辨识数值的稳定性。通过在直升机电动舵机故障诊断中的实际应用证明了该方法的有效性，为基于非线性频谱分析的在线故障诊断技术提供了一个重要途径。     

二阶弱奇异Volterra积分微分方程的非多项式样条配置方法

研究了二阶弱奇异Volterra积分微分方程的非多项式样条配置,得到了当奇异项指数为有理数时,Volterra积分微分方程解的展开式,由此构造出非多项式样条空间,获得方程在此样条空间中的近似解,并证明了近似解的误差为O(hm).     

Study on Volterra-Laguerre behavioral model for RF power amplifier

Volterra series behavioral model for radio frequency(RF)power amplifier(PA)has been widely used in system-level simulation,however,high computational complexity makes this kind of model limited to"weak"nonlinearity.In order to reduce the computational complexity and the number of coefficients of Volterra series kernels,a Volterra series improved behavioral model based on Lasuerre orthogonal polynomials function,namely Volterra-Laguerre behavioral model,is proposed.Mathematical expressions of Volterra-Laguerre behavioral model is derived.and accuracy of the model is verified through comparison of measured and simulation output data from a freescale PA using MRF21030 transistor.Mathematical analysis and simulation results show that Volterra-Laguerre behavioral model has a simple structure,much less coefficients and better modeling performance than general Volterra series model.The model can be used more correctly for system-level simulation of RF PA with wideband signal.     

具有分数布朗运动的随机积分微分方程解的稳定性

把随机因素分数布朗运动考虑到系统中,得到了随机的微分方程,在方程具有Volterra积分核的情况下,通过It公式和Holder不等式讨论了具有分数布朗运动的Volterra随机积分微分方程解的稳定性.     

非线性有限冲激响应Volterra信道的盲辨识

提出了单输入多输出有限冲激响应（ＳＩＭＯ ＦＩＲ）Ｖolterra系统的盲辨识及盲均衡的子空间方法,首先描述了ＳＩＭＯ非线性Ｖolterra信道模型,并将此模型转化为多输入多输出（ＭＩＭＯ）信道 模型;接着讨论了ＦＩＲＶolterra系统盲可辨识条件,并给出了ＳＩＭＯＶolterra系统的盲辨子空间算法;进一步讨论了ＶolterraＦＩＲ非线性信道的确定性盲均衡问题;最后用仿真实例验证了此算法的有效性,所提方法与确定性的线性多信道方法相比,它的最大优点就在于所需约束条件少,此方仅需要输入信号的相关矩在奇异,且在低信噪比情况下（ＳＮＲ为５dB)也有效。     

多区间泰勒配置法求解一类线性Volterra积分-微分方程

考虑了一类线性Volterra积分-微分方程(VIDEs)的多区间泰勒配置解法,其主要技术是将求解线性VIDEs转化为求解线性代数方程组.该方法的优点是易于实现,适用于长时间的计算.采用基于残差函数的误差分析法分析了方法的误差,通过算例验证了所提出方法的适用性和有效性.     

离散系统动态载荷识别的时域方法

本文提出了一个离散系统动态载荷识别的时域方法。将动载荷识别问题完全归结为求解Voterra第一类积分方程的正解问题,进而获得了比例阻尼系统和一般粘性阻尼系统动态载荷的识别计算模式。最后采用数值逼近解法进行的仿真实例说明,方法是有效的。