具有输入输出误差的OE模型参数辨识及控制

针对具有输入输出的OE模型,先将OE模型转化成FIR模型,利用递阶辨识方法,估计出FIR模型的参数,再利用FIR模型参数计算出OE模型的参数,最后利用估计的系统参数设计控制器,使得系统的输出能渐近跟踪目标系统的参数。

基于输出误差模型优化的甲板运动预报算法研究

本文提出了一种适用于多种复杂海况的大型舰船甲板运动预报方法,目的在于提高算法对不同海域复杂海况的适用性,以及对甲板运动模型的辨识精度与预报精度。该方法通过将量测数据的时间滞后处理引入输出误差模型来描述甲板运动的动力学模型,引入定阶准则确定了模型最优阶数数对。在此基础上应用了辅助模型递推最小二乘算法进行系统参数辨识并估计输出误差模型中的状态变量。实验结果表明,本文所提出的预报方法在系统参数辨识阶段可以将递推最小二乘算法的辨识精度提高5.13%,并且在预报阶段可以有效地将甲板运动的幅值与相位预测精度提高3.17%。该方法在复杂海况下具备良好的预测性能,适用于大型舰船甲板运动预报。

利用输出误差时间序列模型识别结构时变模态参数

基于振动系统运动方程 ,建立了描述系统输入和输出关系的输出误差时间序列模型 ,论证了该模型中外源多项式系数的性质。利用基于 UD分解的递归最小二乘参数估计方法估计 OE模型的参数 ,从而得到结构的时变模态参数。

基于脉冲响应的输出误差模型的辨识

基于系统脉冲响应参数 ,利用相关分析方法 ,提出了一种辨识输出误差模型参数的方法 .该方法是利用有限脉冲响应模型逼近输出误差模型 ,通过依次递增脉冲响应参数的数目N来提高逼近精度 .理论分析表明 ,只要N足够大 ,模型的辨识精度可以满足实际要求 .提出的辨识方法可以在假设阶次N =1的条件下 ,依次递增计算N较大时的脉冲响应参数和目标函数值 ,从而根据脉冲响应确定系统的参数 .仿真试验说明提出的方法估计输出误差模型的参数是有效的 .

多输入多输出变量带误差模型的最坏情况频域辨识（英文）

本文将单输入单输出(SISO)变母带误差(EIV)模型的频域最坏情况辨识方法推广应用于多输入多输出(MIMO)情况.类似于SISO情况,多输入多输出变量带误差(MIMO EIV)模型的辨识模型集合由估计的系统名义模型及其最坏情况误差界描述.所估计的系统名义模型表征为正规右图符号,其最坏情况误差界具有可能的更少保守性,可利用EIV模型的先验信息和后验信息由v-gap度量量化得到.因此,这种模型集合非常适合于后期利用Vinnicombe提出的H。。回路成形法设计鲁棒控制器.最后,利用一数值仿真实例验证所提出辨识方法的有效性.

基于椭圆型估计误差界的动态输出反馈鲁棒模型预测控制

研究具有多包不确定型参数和有界噪声系统的动态输出反馈鲁棒模型预测控制(Output feedback robust model predictive control,OFRMPC)的综合方法.前期的研究表明,估计误差集合(Estimation error set,EES)的更新是输出反馈模型预测控制综合方法研究的一个关键技术.在本文中,通过利用S-procedure,采用新的估计误差集合更新方法.通过适当地在线更新估计误差集合,可获得下一采样时刻更紧凑的估计误差集合.通过数值仿真例子验证了该方法的有效性.

辅助模型辨识方法(1):自回归输出误差系统

研究了自回归输出误差(AR-OE)系统的辅助模型随机梯度算法、辅助模型多新息随机梯度算法、辅助模型递推最小二乘算法,自回归输出误差自回归滑动平均(AR-OEARMA)系统(即AR-BoxJenkins系统)的辅助模型广义增广随机梯度算法、辅助模型多新息广义增广随机梯度算法、辅助模型递推广义增广最小二乘算法,以及AR-Box-Jenkins系统的基于滤波的辅助模型广义增广随机梯度算法、基于滤波的辅助模型多新息广义增广随机梯度算法、基于滤波的辅助模型递推广义增广最小二乘算法等.

非线性输出误差模型的两阶段递推辨识算法

输入非线性系统的输出误差模型在实际工业生产中是一类常见模型,针对含有色噪声的输出误差模型提出基于辅助模型的两阶段递推增广最小二乘算法。根据辅助模型思想和分解技术,将复杂的非线性辨识系统分解为系统模型和噪声模型子系统,再根据最小二乘思想分别辨识,其中噪声信息向量中存在的不可测噪声项用其估计值代替。最后与递推增广最小二乘算法在参数估计精度和收敛速度的比较,验证算法在此类模型应用的有效性,仿真结果表明该算法精度高,收敛速度快,计算量小。

输入非均匀采样广义输出误差模型的递推贝叶斯参数辨识算法

针对传统最小二乘算法在辨识过程中没有考虑噪声的协方差和参数的先验概率密度的问题,提出一种递推贝叶斯算法。该算法以最大化参数的后验概率密度函数为准则进行参数估计。实验结果证明所提算法可以获得更高精度的参数估计值。收敛性分析表明,该算法给出的参数估计值收敛于参数真值。该算法综合考虑了噪声方差、数据的先验概率分布和参数的先验概率分布,可以获得比最小二乘法更高的精度的估计值。

模型参考自适应控制系统设计--输出误差直接自适应控制

本文利用输出误差直接自适应控制算法对一具体对象的模型参考自适应控制器进行设计.首先描述了常规的模型参考自适应控制法,然后提出了一种性能更佳的模型参考自适应控制方案.对两种模型参考自适应控制方案进行了鲁棒性分析.数值仿真结果表明,与常规的模型参考自适应控制法相比,本文所提出的控制方案大大提高了系统的性能,明显减小了震荡,缩短了自适应时间.而且在有界扰动的情况下,本文所提出的改进的控制方案能够更加较好地保证系统的各项性能.

输入数据缺失情况下的OE模型辨识算法研究

针对辨识技术应用过程中出现的一类输入数据随机缺失时的辨识问题进行了研究。针对输出误差(OE)模型描述的一类系统,提出了一种模型辨识和缺失数据预测交互迭代的辨识算法。在模型辨识中采用了递推的辨识算法便于形成实时更新的在线辨识策略;而在缺失数据的预测过程中,利用小波降噪技术对预测数据进行适应性的滤波。仿真和分析表明,所提出的辨识算法对连续性输入数据缺失具有很强的鲁棒性;与没有小波技术参与的辨识算法相比,该算法具有较高的模型辨识精度和对缺失数据较好的预测能力。

数字量输出型直流电压互感器的误差特性分析

针对数字量输出型直流电压互感器实际误差情况及误差特性研究不足的现状,建立数字量输出型直流电压互感器的误差分析模型,完成现场校准试验,得到实际误差情况,并详细分析误差特性。结果表明,数字量输出型直流电压互感器存在超差现象,但可以通过误差修正达到0.2级要求;基本误差的线性度为0.1%~0.2%;升降变差和短时稳定性均在10-4数量级;存在零点漂移现象,经过零点修正,线性度优化了0.08%,10%额定电压下的测量准确度提高了0.1%。

PSD空间定位的非线性误差补偿模型及归一化

PSD是一种高分辨率、实时性好的光电位置敏感器件,因而具有广泛应用的前景.但在光照度变化条件下,输出信号存在非线性飘移,因而影响了作为位置检测传感器的检测精度,尤其在3D测量时适用性受到了限制.针对这个问题,提出了一种PSD位置传感器的非线性误差补偿方法.该方法针对目标的空间距离变化所产生的PSD输出非线性飘移,采用归一化模型进行误差修正,很大程度上改进了PSD的输出一致性,使基于PSD的3D测量系统性能得以提高.

基于MIMO信道误差模型的保障QoS的自适应调制

以系统总速率最大化为目标,提出了一种基于信道误差模型的多用户MIMO下行系统保障用户QoS的资源分配机制.基站应用空分多址接入(SDMA),同时支持多个用户,利用线性预编码方法抵消用户间的干扰,提出发射端在非理想信道信息情形下提供用户QoS保障的自适应调制方案.为降低系统复杂度,提出应用于实际系统的次优算法.仿真结果表明:所提出的次优算法在将指数级复杂度变为线性复杂度的同时,性能非常接近最优算法.

输出误差系统的多新息辨识方法

研究了输出误差(OE)系统和输出误差自回归滑动平均(OEARMA)系统(即Box-Jenkins系统)的辅助模型随机梯度算法、辅助模型多新息随机梯度算法、辅助模型递推最小二乘算法、辅助模型多新息最小二乘算法,输出误差系统的修正辅助模型随机梯度算法、遗忘因子辅助模型随机梯度算法、变递推间隔辅助模型随机梯度算法、变递推间隔辅助模型多新息随机梯度算法、变递推间隔辅助模型递推最小二乘算法等,以及输出误差自回归(OEAR)系统的基于滤波的辅助模型多新息广义随机梯度算法和基于滤波的辅助模型多新息广义最小二乘算法.

基于ASYM的激光陀螺捷联惯性系统温度误差模型辨识

为减小温度对导航精度的影响,实现系统级的温度补偿,在实验中采用静态条件下的标定方法;基于激光陀螺捷联惯性系统的误差模型方程,用广义逆算法顺利分离求得陀螺各零偏及标度因数值;根据以往温度误差模型的结构特点,运用渐近辨识方法(ASYM)中的最终输出误差准则(FOE)对温度误差模型中非线性部分的阶次进行准确的计算,确定了合理的温度误差模型结构。为了解决用最小二乘法辨识模型结构的系数时,信息矩阵求逆容易溢出的问题,采用了自适应的岭估计算法确定陀螺零偏温度误差模型的系数,实现了系统级的温度误差建模。所得到的温度误差模型补偿效果比定阶前明显提高。

平台陀螺漂移误差测试与模型辨识

本文提出了一种新的平台陀螺漂移误差测试方案,并采用组合时序模型辨识的方法对测漂数据进行处理,以提高漂移误差系数的估计精度。该方案与通常的多位置试验法相比,能够大大缩短平台测漂时间,简化测试操作,有利于测试的自动化。

加速度计相关误差模型辨识

本文讨论陀螺加速度计输出误差与陀螺加速度计各回路状态变量间的相关误差模型的辨识方法。陀螺加速度计各回路的状态变量包括:伺服回路引出的浮子的倾角,磁悬浮回路引出的浮子的轴向位移与径向位移信号、陀螺摆壳体组件内的热敏电阻引出的浮子的环境温度信号、以及陀螺马达的激磁电压等。文章首先介绍了辨识陀螺加速度计输出残差与各回路状态变量的相关误差模型ARMAX(n,m,p)的辅助变量法与相关估计法,然后进行了仿真实验,最后应用实际测量得到的陀螺加速度计输出与状态变量数据,给出了实验结果。实验结果表明,本文介绍的相关误差模型辨识方法是可行的。

高频电刀输出功率示值误差测量不确定度评定

随着医疗科技的发展,医院纷纷不断地引进各种先进的医疗设备。高频电刀作为一种取代机械手术刀进行生物组织切割的电外科器械,在临床使用方面越来越普及。高频电刀是利用高频电流对生物组织进行切割和凝血,那么其性能的好坏就会严重影响手术的质量,危及患者生命安全。由此可见,高频电刀是手术质量环节中较为重要的关键,正确校准高频电刀势在必行。本文通过实例对高频电刀输出功率示值误差测量不确定度进行评定,在评定中采用A类评定和B类评定方法,规范了高频电刀校准证书中测量结果不确定度的描述和表达,提高高频电刀测量数据的准确性和可靠性。