跟踪-微分器用于连续系统辨识

利用跟踪－ 微分器估计连续系统状态并用最小二乘法估计系统参数,直接对连续系统进行辨识。仿真结果表明,不论是线性系统,还是非线性系统,只要结构对参数是线性的,利用这种方法都能有效地将其参数辨识出来     

扩张状态观测器用于连续系统辨识

使用扩张状态观测器估计连续系统状态和最小二乘法估计系统参数，直接对连续系统进行辨识。仿真结果表明，不管是线性系统还是非线性系统，只要结构对参数是线性的，都能有效地将其参数辨识出来。     

连续Hammerstein模型参数估计方法

本文提出一种辨识连续Hammerstein模型参数的方法,该方法利用不同幅值的M周期序列作为系统的输入,通过DFT变换,离析出线性子系统的连续模型,并由频域辨识法及时域辨识法直接估计出连续模型的参数和非线性特性的系数。数字仿真结果表明本算法是可行且有效的。     

基于人工蜂群算法的混沌系统参数估计

为了更准确的估计混沌系统的未知参数,提出了一种基于人工蜂群算法的混沌系统参数辨识方法,该方法将混沌系统中参数估计转化为多维变量的函数优化问题,利用搜索方程对多维空间变量进行充分搜索,通过优化人工蜂群算法计算估计值与真值之间的均方差,从而估计出混沌系统的参数. Lorenz混沌系统的参数辨识仿真实验结果表明了该方法的可行性,并且算法收敛速度快,估计精度高.     

一般双率随机系统状态空间模型及其辨识

对于双率采样数据系统,本文使用提升技术,推导了双率系统的提升状态空间模型.对 于系统状态可测量的双率系统,利用最小二乘原理辨识提升系统模型的参数矩阵;对于状态不 可测的未知参数双率系统,利用递阶辨识原理,提出了双率系统递阶状态空间模型辨识方法,来 辨识系统的状态和参数.具体做法:基于获得的状态估计和提升系统的输入输出数据递归估计 系统参数,然后基于获得的参数估计,计算系统的状态.     

利用调制函数法的模糊模型参数辨识

利用调制函数法辨识非线性连续系统的模糊模型参数.系统的动力学微分方程存在微分项,通过输入输出数据辨识模糊模型参数时不能忽略扰动的影响,因此辨识模糊模型参数比较困难.利用调制函数法可以消除微分项,通过无微分项的联立方程的求解容易进行模糊模型参数辨识.几个非线性连续系统的仿真实验验证了所设计的利用调制函数法的模糊模型参数辨识的正确性和有效性.     

控制系统的一种直接盲辨识方法

提出一种在时域中直接盲辨识系统传递函数的方法。首先利用过采样方法，将SISO系统转换为具有相同零极点的SIMO系统进行处理；然后通过对新的SIMO模型先估计分子参数、后估计分母参数的方法，即可获得原SISO模型的参数估计。该方法也可用于辨识非最小相位系统。     

基于化学反应算法的系统辨识

化学反应优化算法起源于化学反应过程中的能量变化的模拟。提出一种利用化学反应优化算法对系统进行辨识的方法。即通过建立连续系统和离散系统的传递函数结构模型,首先将系统辨识问题转化为数学上求取相关参数的全局最优估计问题,然后利用化学反应优化算法对该问题进行求解。最后给出仿真实例,并且与遗传算法进行了比较,结果表明该方法具有较好的效果,且兼具速度快、精度高等特点。     

具有不稳定初始状态的连续时间系统辨识

针对传统辨识方法不适用于具有不稳定初始状态的连续时间系统的问题,提出一种全新的状态估计辨识法.首先,用状态空间模型中状态变量的初始值表征系统初始状态,并将状态变量的初始值看作待辨识参数的一部分.然后,用粒子群优化算法获得所有参数的最优估计.该方法在测试开始前不需要任何过程数据,对测试信号无任何要求,可直接用于闭环辨识.仿真实验证明该算法是有效的.     

基于积分方程的连续模型辨识与仿真

大多数实际物理系统的模型本质上是连续的，连续时间模型为物理系统的行为提供了更好的解释。提出了一种采样数据中存在高频有色噪声的连续模型辨识方法，该方法通过引入积分运算，将连续时间系统的微分方程模型转换为积分方程模型，从而使噪声的影响可以忽略，然后直接利用传统的最小二乘法估计出系统的连续时间模型参数。该方法具有较强的抗有色噪声干扰的鲁棒性、计算方法简单、参数辨识精度高等优点。仿真实例验证了该方法的有效性和可行性。