虚拟参考反馈校正控制的统计渐近性分析

虚拟参考反馈校正控制(VRFT)是一种数据驱动的控制策略,其避免了系统对象的建模过程,广泛应用于比例—积分—微分(PID)控制器的调整中.因未知参数估计值的统计渐近方差矩阵是整个系统辨识领域中的一个重要的衡量指标,利用泰勒级数展开得到未知参数估计的误差,对此参数估计误差建立其对应的方差矩阵式,利用矩阵运算推导出该方差矩阵式中的两对角元素.此两对角元素则对应为闭环控制系统中关于两未知参数估计矢量的渐近方差矩阵子式.以此渐近方差矩阵为基础,通过建立其迹运算的最优化问题来求解最优的滤波器.最后用仿真算例验证该方法的有效性和可行性.     

飞机颤振模态参数辨识试验的快速滤波算法

研究飞机颤振随机模型中实际输入-输出信号序列的最优滤波估计问题,利用矩阵论中的矩阵因式分解和统计信号处理中的条件期望公式,将由新息过程构成的块Toeplitz矩阵进行三角分解,得到一种有效的递推滤波算法。对于滤波输入-输出信号的估计值,推导该算法下的估计误差和方差表达式。最后用仿真算例验证采用滤波后得到的输入-输出信号估计值作为飞机颤振模态参数辨识试验的观测信号可得到较为准确的传递函数,进而使得模态参数的辨识也更精确。     

直接加权优化辨识的最小概率设计

研究非线性系统辨识的一种新方法-直接加权优化辨识,对于该方法中未知权重值求取,采用统计学习理论中的最小概率准则作为逼近的误差准则函数。最小概率策略选择为最小化估计误差边界应小于某指定门限值的概率,此估计误差边界来源于有限个数的数据点。将最小概率准则转化为一个最大化问题,对于此最大优化问题,通过代数运算来求解此最大化问题以得到未知权重值的显式表达式。权重估计值有类似核估计的渐近收敛特性,且为独立未知噪声方差值的显式形式。最后用仿真算例验证本文方法的有效性。