双率Hammerstein系统的极大似然递推辨识

针对一类双率Hammerstien系统的参数辨识问题,基于辅助模型辨识思想,利用极大似然原理和递推辨识技术,提出一种极大似然递推辨识算法.主要方法是针对模型中的未知输出构造一个辅助模型,用辅助模型的输出预测未知输出.该方法可以直接基于双率输入输出数据进行参数辨识.仿真实验表明,所提出的算法能有效地辨识双率Hammers...     

模型参数未知的双率采样数据系统广义预测控制方法

对于双率采样数据系统,预测控制的困难是存在采样间损失输出,使得传统的预测控制算法和参数估计算法无法实现。为此,阐述了参数未知双率系统预测控制策略。其基本思想是,利用多项式变换技术导出了一个可以使用双率数据进行辨识的模型,通过对这个模型的估算和对采样间损失输出的估计,提出了双率系统的预测控制算法,仿真例子给出满意的控制效果。     

双率控制系统指数镇定的一个切换系统方法

由于各种传感器的不同采样周期,线性系统的状态变量被分为两类,每一类状态变量有一个采样周期.根据两类状态变量不同的采样周期,提出了一个周期的切换控制器.因此双率控制系统可以被建模为一个带有时变的锯齿状时滞的切换系统,并给出了使系统镇定的充分条件和相应的控制器设计方法.     

变采样周期网络控制系统的量化状态反馈控制

研究了一类具有变采样周期的网络控制系统的量化状态反馈控制问题.将从传感器到控制器的随机时延作为系统的时变采样周期,通过将具有时变采样周期、随机时延和量化器的网络控制系统建模为M arkov跳变系统,利用李雅普诺夫稳定性理论和线性矩阵不等式方法给出了系统指数均方稳定的充分条件,并设计了一种量化状态反馈控制器.通过仿真算例说明了所提方法的有效性.     

基于Gaussian混合模型的LSF参数量化方法

为了高效率量化线谱频率(linear spectrumfrequency,LSF)参数,提出了基于G auss ian混合模型(G auss ian m ix ture m ode l,GMM)的LSF量化算法。假设LSF矢量属于GMM中的某一个G auss ian分布,用G auss ian分布随机矢量的量化方法对LSF矢量进行了量化。利用准确的G auss ian分布变量量化误差,得到了G auss ian分布矢量的比特分配方法。应用G auss ian分布随机变量的非均匀量化方法量化每一维LSF参数。最后给出了分裂矢量量化、基于概率密度函数(probab ility dens ityfunction,PDF)量化方法和该算法的性能对比。该无记忆LSF量化算法在21 b/帧可以达到透明量化,比传统Sp litVQ节省3 b。     

TRP激光陀螺温度控制系统的参数辨识

针对全反射棱镜式激光陀螺腔长控制系统的特殊性及其模型参数辨识的必要性，给出TRP激光陀螺温度控制系统的数学模型，并基于最小二乘法从理论上分析推导出3种新型参数辨识法：直接辨识算法、辅助变量法和递推算法。指出3种参数辨识法各自的优缺点及适用场合，并用具体实例证明了该辨识算法的正确性和实用性。     

信贷行为量化约束方法研究

用线性规划和模糊数学方法，建立了银行对企业贷款量化约束模型，研究了企业经营风险系数的确定方法，并提出了建模的若干难点和应注意的问题     

基于条件PDF的宽带ISF参数分裂矢量量化方法

宽带ISF参数的矢量量化是语音编码中的重要环节,其量化性能的高低对于解码端语音的质量有重要影响.针对宽带语音ISF参数矢量量化问题,提出了一种新的量化方法.该方法利用ISF参数帧间相关性,将相邻2帧ISF参数的条件PDF用高斯概率模型表示.与传统分裂矢量量化不同,该方法首先根据前一帧的量化结果对当前帧分类、选择合适的码书,然后对该帧在选定的码书中进行分裂矢量量化.实验表明,该算法在每帧编码比特数44时达到透明量化,且平均谱失真比利用传统分裂矢量量化时的谱失真小.     

通货膨胀预期量化方法比较及与实际通胀关系研究

文章首先从统计特征角度对基于差额统计量法、C-P概率法和时变参数法测算的预期通胀率做出比较分析。在此基础上,运用向量自回归模型研究了我国实际通货膨胀与预期通货膨胀之间相互影响关系,实证分析结果表明我国预期通货膨胀对实际通货膨胀几乎没有影响,而实际通货膨胀是预期通货膨胀变化的一个重要原因。     

控制系统对象分式模型辨识的一种方法

本文提出了一种利用阶跃响应数据辨识控制系统对象非降阶分式模型的方法。该方法不经过求S传函的中间步骤 ,而直接得到离散控制系统对象Z传函分式模型 ,并进而能得到连续控制系统对象S传函分式模型     

基于多项式变换的双率最小方差自校正控制

输入输出采样周期相同,而且时间上同步的传统离散时间系统(即单率系统)最小方差控制方法,不适用于输入输出采样周期不相同的双率系统.现提出控制刷新频率是输出采样频率整数倍的未知参数双率系统最小方差自校正控制算法.其基本思想是,利用多项武转换技术得到双率系统的频域模型,设计一个估计器来计算系统的损失输出(即采样问输出),导出了双率系统最小方差控制律,提出了最小方差自校正控制算法.最后用仿真例子说明提出方法的有效性.     

带传输时滞的双率网络控制系统的指数镇定

为研究一类带有传输时滞的双率网络控制系统的镇定性问题,文章提出一个周期切换的控制器把系统建模为一个切换控制系统,最后给出该切换系统的指数稳定性的充分条件,控制器设计可以通过求解该组线性矩阵不等式得到.     

多传感器系统模型参数和噪声统计的一种信息融合辨识方法

对于带有未知模型参数和未知相关噪声统计的多传感器随机系统,基于ARMA新息模型,利用相关方法,用平均局部的模型参数和噪声统计估值器的方法,提出了模型参数和噪声统计信息的在线信息融合估计器,它们可以被解释为最小二乘融合估计,并证明了相应的辨识器具有强一致性,即以概率1收敛于相应的真实值.一个2传感器系统的仿真例子说明其有效性.     

具有非线性摄动网络控制系统的量化控制设计

针对具有网络诱导时延及数据包丢失的非线性摄动网络控制系统,考虑系统存在量化误差及非线性摄动等干扰,建立具有一般性的网络控制系统新模型.基于李雅普诺夫稳定性原理和线性矩阵不等式方法,提出网络控制系统渐进稳定的充分条件和量化反馈控制器设计方法.通过求解凸优化问题获得具有非线性摄动网络控制系统的最大允许时滞界.最后,仿真示例验证了所提出方法的有效性.     

主动变采样周期方法在网络化控制系统中的应用

针对基于Internet的网络控制系统中由于控制器位置变化可能导致控制性能下降甚至不稳定的问题,提出了主动变采样周期的网络化控制器设计方法. 为变采样周期的网络化控制系统建立了离散数学模型,采用Lyapunov方法给出了短延时情况下主动变采样周期网络控制系统闭环稳定的充分条件,并在倒立摆网络化控制系统中进行了实验验证. 实验结果证明了采用固定采样周期的控制器在网络位置变化后可能使系统不稳定,采用主动变采样周期的状态反馈控制方法设计的控制器在网络位置变化后仍然可以使系统稳定.      

基于对数量化数据的二次规划辨识方法

主要针对具有对数量化输出观测值的有限脉冲响应系统,对其进行了参数辨识研究,采用二次规划方法,得到了未知参数的数值估计值并对其统计特性进行了分析。首先,根据对数量化器的扇形界性质,将对系统未知参数的辨识问题转化为求解一个二次规划问题,该二次规划问题的最优解即为未知参数的估计值;其次,对转化成的二次规划问题,研究了其解的唯一性及收敛性,给出了未知参数估计值唯一存在及收敛的充分条件;最后,数值仿真验证了所提方法的有效性。     

一类混沌系统的混合参数自适应学习控制

提出了一种自适应学习控制方法,应用于未知周期时变参数的混沌系统的跟踪同步问题,该方法利用Lyapunov稳定性和自适应学习理论,构造了学习控制律和微分-差分参数学习律,在L2Τ-范数意义下使得跟踪误差在一个周期区间上渐近同步。给出了闭环系统稳定的一个充分条件。通过仿真例子验证了所提方案的可行性和有效性.