几类典型随机非线性系统的辨识

考察实际中常见的三类典型随机非线性系统(即Wiener、Hammerstein和NARX系统)的辨识,首先概述了现有的递推和非递推辨识算法,然后介绍这三类系统的一个统一辨识框架:利用系统所确定的过程的马氏性及混合型,将辨识转化为求函数零点的问题,基于扩张截尾的随机逼近算法,得到了递推、强一致的辨识结果,并给出了数值模拟验证辨识算法收敛到真值.     

电励磁同步电机参数辨识方法综述

同步电机数学模型及参数对电力系统分析计算、电机设计、电机运行及控制等都具有重要意义。如何获得精确地同步电机参数已经成为一个重要的研究方向,国内外学者主要从设计计算和测量方法两方面进行研究。频域辨识主要采用同步电机的傅里叶变换形式的数学模型进行分析,而时域辨识的数学模型则采用同步电机瞬态过程的状态方程。本文首先描述了同步...     

基于特征的压缩音频编码器类型辨识

当前的数字音频编码算法使用复杂的模型来最大化编码效率,同时使得失真最小。由于这种复杂性,对相同未压缩的输入音频,采用不同编码器压缩音频时往往会产生不同的输出音频。在统计分析了已压缩音频码流特征的基础上,采用SVM(支持向量机)分类器来确定最可能的13种编码器的矢量特性,提出了一种方法来辨识基于MPEG-1 Layer III(MP3)标准音频文件的编码器类型。测试结果表明准确度可以达到95%左右,并且可以通过加入新的码流特征来进一步提高辨识结果的准确性。因此,这种方法可以被视为一种辨识MP3编码器类型的通用方法。     

多通道信号自校正分布式融合Kalman滤波器

对带未知参数的多传感器多通道自回归滑动平均(ARMA)信号,采用多维递推辅助变量(MRIV)方法得到自回归模型参数估值,通过Gevers-Wouters算法辨识滑动平均模型参数估值,再用相关方法得到噪声方差的估值。把所有的估值都代入到最优分布式融合信息滤波器中得到自校正分布式融合Kalman信息滤波器。该滤波器具有渐近全局最优性,一个多通道信号仿真例子验证了其有效性。     

单片机教学中学生能力辨识与提升

在"单片机原理"教学中,为了挖掘学生潜质并全面提升学生素质,笔者从理论与实践、仿真与实验、模拟与数字、硬件与软件、分立与集成、宏观与微观六大互补对立层面对"单片机原理"教学过程进行了改革。教改实践结果表明,上述措施提高了学生的学习兴趣和主观能动性,改善了教学质量,也为学生的学以致用打下了坚实的基础。     

WK系列挖掘机电机辨识研究

从理论分析出发,重点阐述了WK系列电铲调试过程中电机辨识的意义及过程。首先,从异步交流电机的数学模型分析,对变频调速系统的电机辨识进行了理论分析。然后,分别对矢量控制系统和直接转矩系统进行阐述,论述了电机辨识的意义,作用。最后,通过分析现场实验结果,数据表明辨识后的变频传动系统实现了高性能速度控制。     

一种新型的光纤陀螺非线性温度漂移模型ANN辨识方法

介绍了Gauss-Newton全局优化算法在干涉型光纤陀螺非线性温漂模型人工神经网络辨识器中的应用,详细阐述了该辨识器的构成、算法原理以及辨识方法。应用结果表明,该优化算法具有收敛速度快、网络训练精度高的优点。采用该辨识方法可实现光纤陀螺非线性温度漂移的在线辨识和补偿,有效地提高光纤陀螺的测量精度。     

四辊轧钢机液压伺服系统的建模

本文研究相关法在辨识轧钢机液压弯辊伺服系统数学模型中的应用，分析和计算脉冲响应，频率特性和传递函数间的转换关系。     

一种具有对称结构的神经网络的构造方法研究

文章提出了一种神经网络构造方法一改进的OBD（Optimal Brain Damage）算法，力求使网络的结构（网络权值矩阵）具有三角对称性，定义了衡量网络对称性的三角对称度。一方面，该算法可以提高网络的收敛速度，另一方面．由于网络的对称性，可以有效地提高网络的硬件和软件可实现性。将该算法应用于系统辨识，结果表明在本文提出的算法的训练下．网络结构近似为三角对称，同时不影响网络的学习能力。     

基于核函数的系统模型辨识

本文提出一种基于核函数的系统模型辨识方法。首先通过线性最小二乘确定低维空间中的非线性子空间,并经主分量分析提取与线性子空间基向量近似正交的非线性主分量,再经核密度估计进行聚类,自适应选择多个核将非线性子空间映射到高维空间,从而将任何一个线性和非线性的联合问题最终变成一个高维空间中的线性问题,最后借助线性最小二乘获得一个精确参数的系统模型。经过实验验证,该方法具有较好的效果。