基于Hopfield神经网络的线性系统参数辨识

基于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络的神经计算原理,提出了一种新的线性系统参数辨识方法,首先建立系统的Ｉ／Ｏ差分方程以模型误差二次型作为ＨＮＮ的能量函数,辨识差分方程的系数矩阵,最终得到线性系统的全部矩阵参数,数值仿真的结果证明了该方法的有效性。     

有色噪声干扰系统的参数辨识递推算法

为了辨识受有色噪声干扰的系统参数,提出一种递推算法。该算法由系统部分的参数估计和噪声部分的参数估计2部分组成。系统参数估计采用的是包含当前预报误差和之前估计误差的递推算法辨识。噪声部分参数则是采用扩展的最小二乘算法辨识。该文对新的递推算法进行了仿真,实验结果显示该算法能够降低噪声对参数估计的影响,减小估计误差,较精确地辨识出受有色噪声干扰系统的参数。     

有色噪声干扰系统的参数辨识递推算法

为了辨识受有色噪声干扰的系统参数,提出一种递推算法。该算法由系统部分的参数估计和噪声部分的参数估计2部分组成。系统参数估计采用的是包含当前预报误差和之前估计误差的递推算法辨识。噪声部分参数则是采用扩展的最小二乘算法辨识。该文对新的递推算法进行了仿真,实验结果显示该算法能够降低噪声对参数估计的影响,减小估计误差,较精确地辨识出受有色噪声干扰系统的参数。     

线性系统传递函数的阶数辨识

在实际系统的参数辨识中，系统的结构往往并不知道，因此，要想正确辨识系统参数，就必须同时要辨识系统的阶数。该文根据线性系统的频域分析原理，讨论了包含有积分环节的线性连续时间系统的阶数辨识方法，并详细描述了线性系统阶数辨识的实现过程以及用Ｆ检验法来辨识模型结构的步骤与程序设计分析设计方法。实验结果表明，这种方法具有一定的辨识精度和工程应用价值。     

离散线性系统的集员辨识

针对含有随机干扰的ＣＡＤ模型系统，基于系统的输入，输出数据及一定的验前分布已知的条件，应用娄理统计中的Ｂａｙｅｓ方法，对其模型的参数进行集员辨识，从而得到一个以大概率包含参数直值的集合。     

基于Householder变换的线性系统模型参数辨识

讨论了应用Ｈｏｕｓｅｈｏｌｄｅｒ变换阵求解病态矩阵方程的性静、动态模型参数辩识法,并给出了辨阶方法方法以及计算机仿真结果。     

线性系统的随机参数辨识和收敛性分析

本文讨论了参数估计和输出误差的收敛性,并给出了系统持续激励的一个充分条件。在此条件下,证明了参数估计和它与时变参数间的估计误差的均方值收敛于随机参数的期望值和均方差值。     

基于最小二乘递推算法的半主动悬架系统参数辨识

为了减少在实体建模过程中的误差,本文对半主动悬架系统进行参数辨识研究。在对悬架结构进行分析的基础上,基于ADAMS建立了半主动悬架减振控制系统的实体模型。采用最小二乘递推算法对悬架系统各指标参数进行辨识,辨识后的输出响应曲线与MATLAB输出曲线基本吻合。仿真结果表明:最小二乘递推算法可以有效地降低误差值,提高悬架系统实体建模的准确性,对进一步的悬架系统控制策略研究具有非常重要的意义。     

一类线性系统稳定性判别的递推算法

利用稳定性理论中李雅普诺夫第二方法 ,建立了一类常系数线性系统稳定性判别的代数递推计算公式 ,该判别可用计算机的循环程序予以实现 ,使用十分方便     

线性系统辨识中的几个问题

对机理不清的一个系统，依据观测数据建立相应的模型，进行必要的定量研究，是 目前经济及社会许多系统面临的迫切问题。根据实际问题的需要，建模的口的大致有三 类，即１．预报；２．控制；３．结构分析。本文基于建模目的３，应用时间序列方法，依据Ｓｙｌｖｅｓｔｅｒ展开定理提出一种线性系统结构分析的算法，并给出线性系统的一个简易定阶法。     

分数阶系统的迭代最小二乘辨识算法

针对等比例阶次的分数阶系统的特点,提出了一种分数阶系统频域辨识的迭代最小二乘算法,并将运算数据的实部和虚部分离计算引入辨识过程,简化了计算的复杂度。此算法是整数阶系统辨识频域最小二乘算法的推广。通过无噪声和有噪声两种情况下的仿真实验,证明了该算法的有效性。     

基于直接积分最小二乘法的同步发电机的参数辨识

针对同步发电机模型参数中多个不可观测量的存在使得需要求解复杂的微分方程组对电机参数进行辨识,进而导致了辨识困难,提出了一种完全由可观测量表示的同步发电机辨识模型,即状态量均为由发电机出口电流、励磁电压、励磁电流以及功角,转速变量增量表示的可量测量,并基于该模型提出用直接积分最小二乘原理(DILS)来辨识发电机参数.这样既避免了复杂微分方程的求解过程,简化了参数辨识方法,又提高了辨识效率.辨识后,利用MATLAB进行算例仿真,通过实测曲线和辨识曲线的拟合表明了所采用的辨识模型与算法是正确、有效的.     

整体最小二乘参数估计的并行算法

基于递推最小二乘的逆ＱＲ分解方法,给出一种整体最小二乘参数估计的递推算法,并利用已获得的并行实现方法进行并行实现,最后给出了仿真结果．文中给出的并行计算方法使得在实际中应用整体最小二乘进行参数估计变得可行．     

基于递推最小二乘法的变压器参数辨识

提出一种变压器漏电抗的识别方法.该方法无需改变变压器低压侧的电流互感器配置,无需测量绕组电流,直接利用低压侧线电流,在分相列写回路方程的基础上,消去低压侧绕组环流的影响,利用递推最小二乘法识别漏电抗,解决了Y/△接线方式下三相变压器的漏电抗计算问题.讨论T型等效电路模型中漏电抗参数的可辩识性和算法的误差,给出一种提高识别算法准确性的改进方案,并对方案进行了验证.EMTP仿真结果表明,该算法能够正确识别各相的漏电抗,具有良好的应用前景.     

一种改进的递推最小二乘盲多用户检测算法

为提高基于递推最小二乘(RLS)算法的盲多址干扰抑制检测器的稳态输出性能，根据空间正交投影算法和自适应判决反馈控制算法，提出一种基于RLS算法的自适应判决反馈盲干扰抑制检测器，该检测器在启动阶段，等价为一种基于RLS准则的盲干扰抑制检测器，在稳态收敛阶段，等价为一种有训练数据的RLS干扰抑制检测器．既保持了最小输出能量(MOE)检测器的全局收敛性，又具有最小均方误差检测器高输出信干比的优点．计算机仿真结果表明，该检测器性能优于已有的基于MOE准则的检测器，且能应用于时变信道．     

空调对象参数辨识的一种混合算法0

针对空调对象这一时变迟延环节,提出了一种基于最速下降法和最小二乘法的混合参数辨识算法．对一空调对象分别在初始条件未知和参数发生突变的前提条件下进行了参数辨识．计算结果表明,提出的混合参数辨识算法不但适用于时不变的空调系统,而且对时变的空调系统也具有辨识性能稳定、计算时间少、计算精度高等优点．     

设计线性时变递归数字滤波器的时域最小平方误差法

提出了设计线性时变递归数字滤波器的一种新方法。其基本思想是在最小平方误差意义下，用与左边系数为常数的线性时变差分方程相应的广义脉冲响应逼近给定的广义脉冲响应。该方法的主要特点是计算量小、占用存储空间少、容易判别其稳定性。最后举例验证了新方法并与其它时域设计方法作了比较。     

用于有限脉冲响应滤波的递归全局最小二乘快速算法

提出了一种新的递归全局最小二乘快速算法，其可用于递归计算自适应滤波问题的全局最小二乘解。在这个算法中，以增广数据矢量为优化搜索方向，其快速计算归结为新定义的增益矢量的快速计算。     

关于最小二乘法的参数估计问题探讨

数学建模中经常要用最小二乘法进行参数估计,本文介绍了用最小二乘法进行参数估计的原理,以及在计算机上如何估计参数.     

关于最小二乘法的参数估计问题探讨

数学建模中经常要用最小二乘法进行参数估计,本文介绍了用最小二乘法进行参数估计的原理,以及在计算机上如何估计参数.