基于同伦(homotopy)关系的ARMAX模型的辨识算法

论述了采用同伦 (hom otopy)法辨识 ARMAX模型的问题 .在 ARMAX模型的辨识中 ,由于滑动平均(MA)噪音模型部分的存在 ,用以估计 ARMAX模型参数的误差函数不再是单峰的 ,因而常用的基于最优化的估计算法有被陷入局部最小点的危险 .本文提出一种基于同伦关系的算法来解决这个问题 ,其基本想法是建立 ARMAX模型参数的估计和 ARX模型参数的估计两者之间的同伦关系 .由于用以估计 ARX模型参数的误差函数是单峰的 ,因而没有局部最小点问题 ,这就使得有可能利用它们之间的同伦关系来解决 ARMAX模型参数的估计中的局部最小点问题 .详细描述了基于同伦关系的新辨识算法 ,并利用蒙特卡罗 (Monte Car-lo)仿真试验说明了新算法的有效性     

基于ARMAX模型的挖掘机液压系统故障检测

根据挖掘机的可靠性水平和智能化程度,提出了一种基于ARMAX(Auto-Regressive Moving Average Exogenous)模型的挖掘机液压系统故障检测方法.使用系统正常状态下的信号样本建立系统的ARMAX辨识模型,通过休哈特控制图分析ARMAX辨识模型的输出残差,以获取故障检测的阈值;然后,将系统故障状态下的信号样本代入ARMAX辨识模型,当模型残差超过阈值,即能判定系统发生故障.实验分析表明,基于ARMAX模型的故障检测方法够有效地检测挖掘机液压系统产生的故障.图3,参10.     

基于动态计量经济学模型的房地产周期研究

为正确判断房地产发展趋势,以动态计量经济学模型为基础,科学地识别并预测房地产市场周期。采用北京1989—2004年的时间序列数据,将先验经济理论与数据统计分析结合,建立自回归分布滞后的ARM AX模型。对变量进行单整ADF检验和多重协整JJ检验,求出误差修正序列。用包含误差修正项的模型来预测市场周期,弥补中国房地产市场广泛存在的非理性因素影响和统计数据的缺陷。研究表明:北京房地产市场的周期约为4~5 a;2005年的房地产市场正处于扩展阶段;2006年北京房地产市场仍将呈现稳步上升的态势。     

Convergence of Recursive Identification for ARMAX Process with Increasing Variances

The autoregressive moving average exogenous (ARMAX) model is commonly adopted for describing linear stochastic systems driven by colored noise. The model is a finite mixture with the ARMA component and external inputs. In this paper we focus on a parameter estimate of the ARMAX model. Classical modeling methods are usually based on the assumption that the driven noise in the moving average (MA) part has bounded variances, while in the model considered here the variances of noise may increase by a power of log n. The plant parameters are identified by the recursive stochastic gradient algorithm. The diminishing excitation technique and some results of martingale difference theory are adopted in order to prove the convergence of the identification. Finally, some simulations are given to show the reliability of the theoretical results.     

GPC算法的统一格式

给出了两类基本的广义预测控制（GPC）算法－－基于CARIMA模型的GPC算法和基于ARMAX模型的GPC算法的统一格式。     

Recursive Parameter Method for Computing the Predicting Function of the Multivariable ARMAX Model

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＬｉｎｅａｒｍｉｎｉｍｕｍｖａｒｉａｎｃｅｄｓｔｅｐａｈｅａｄｐｒｅｄｉｃｔｏｒｓａｒｅｍｏｓｔｌｙｐｏｐｕｌａｒｉｎｍａｎｙｆｉｅｌｄｓｏｆａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ,ｓｕｃｈａｓｐｒｏｃｅｓｓｃｏｎｔｒｏｌｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ,ａｄａｐｔｉｖｅｃｏｎｔｒｏｌ,ａｎｄｅｃｏｎｏｍｉｃｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ[1,2].Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｄｉｓｃｕｓｓｅｓｔｈｅｐｒａｃｔｉｃｅｏｆｃｏｍｐｕｔｉｎｇｃｕｒｒｅｎｔｐｒｅｄｉｃｔｏｒｆｏｒｍｓａｎｄｐｒｅｓｅｎｔｓａｓｅｔｏｆｒｅｃｕｒｓｉ…     

ARMAX模型在飞机火控系统精度试验中的应用

火控系统精度试验包括检验火控系统的静态精度和动态精度。动态精度试验是指在火控系统静态试验满足精度指标后 ,在目标和飞机处于相对运动的状态下 ,检查火控系统输出值相对标准值的误差。采用ARMAX模型进行火控系统动态精度的简易测试 ,动态建模后经过残差检验、零极点分析等 ,为精度试验分析提供了一种简单方法     

Strong Convergence Rate of Parameter Estimation for a Class of Stochastic Systems

In this paper we obtain the convergence rate of strongly consistent estimate for coefficients of closed-loop ARMAX system driven by iid random sequence, after adaptively stabilizing the system without introducing external excitation signal. The system is allowed to be unstable and of nonminimum-phase.     

关于系统时滞、阶数和系数的在线辨识

针对时滞,阶数和系数皆未知的离散时间线性随机控制系统(ARMAX模型),提出一种对时滞,阶数和系数同时进行递推估计的算法.在一定的条件下该算法能保证时滞,阶数和系数的估计都具有强一致性,而且系数估计具有较快的收敛速度.     

ARMAX模型与多层BP网络流量演算法比较

分别给出了将ＡＲＭＡＸ模型及多层ＢＰ网络应用于流量演算中模型参数确定的方法;提出了一种可进行误差实时校正的改进ＡＲＭＡＸ模型,并认为该模型实质上是一种特殊的两层ＢＰ网络;用一个实际算例将改进ＡＲＭＡＸ模型与多层ＢＰ网络两种方法作了对比分析．