基于移动数据窗的传递函数多新息随机梯度辨识方法

一些工业过程可以近似用一个传递函数描述,结合统计辨识方法和非线性优化策略提出传递函数参数辨识方法.该方法采用动态数据方案,使用系统观测数据获得系统更多的模态信息.基于动态观测数据,提出传递函数随机梯度参数辨识方法.为进一步提高辨识精度,利用动态窗数据将随机梯度参数辨识方法中的标量新息扩展为新息向量,提出传递函数多新息随机梯度参数估计方法.最后通过仿真例子对所提出的方法进行了性能分析和模型验证.     

基于偏置继电反馈的一种新的频域辨识方法

提出一种新的基于偏置继电反馈的频域辨识算法,能够对包括迟延在内的SISO系统的传递函数参数进行在线辨识。首先利用偏置继电反馈辨识过程的频率响应,一次继电测试可以辨识过程Nyquist曲线上的多点。接着利用最小二乘法估计过程传递函数参数的初值,最后应用非线性共轭梯度法准确的辨识传递函数参数。该方法辨识精度高,同时可以有效避免大多继电反馈辨识方法测试时间过长及只能辨识固定的低阶模型的缺点。仿真结果验证了算法的有效性与准确性。     

一种新的实用PI控制闭环辨识方法

对于有PI控制器的闭环系统,提出一种辨识方法,可以在闭环系统运转下得到控制对象的开环传递函数.首先,根据闭环系统的衰减振荡曲线,近似地求出闭环控制系统的二阶加时滞(SOPDT)闭环传递函数.然后,用方框图等效法,在所得的闭环传递函数中将PI控制器分离出去;再通过比较系数就得到对象的开环传递函数.数字仿真和辨识实验表明此法有很好的辨识精度,计算量小且非常易于在线实现,具有比较重要的现实意义.     

多自由度串联系统传递函数的辨识

本文考虑多自由度串联振动系统传递函数的辨识问题.分析表明,从输入输出结构看这是一个多级闭环系统,如用模态分析技术建模,需解2n阶状态方程的特征值问题,随着n的增大,计算量增大,参数估计精度下降.本文从系统辨识角度提出一种二阶振荡系统传递函数辨识方法,分别处理各个自由度的传递函数辨识,仿真计算结果表明该方法比模态分析法简便有效.     

基于Hopfield神经网络的线性系统参数辨识

基于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的优化计算原理,提出了一种新的线性系统参数辨识方法,利用连续型ＨＮＮ辨识线性系统Ｉ／Ｏ差分方程计算系统的传递函数矩阵,最终获得了可观标准型的状态空间表达式,仿真结果证明了这种只方法的有效性。     

基于GA 的小型无人直升机航向模型进化辨识

分析了小型无人直升机的航向模型结构,建立了结构可变的用分式形式表示的参数化传递函数模型． 设计了一种基于遗传算法（GA）的方法对所建模型结构进行辨识,可同时得到系统模型结构和参数．基于安全性和 方便性考虑,制作了一款地面飞行实验台架,采集和预处理了用于辨识和验证的实验数据．最后根据辨识结果说明 了所用算法的可行性．     

面向直流电机模型时变参数的在线辨识方法

在直流电机建模优化问题的研究中,由于直流电机的时变参数随现场工况的变化而变化,导致采用离线辨识方法无法估计直流电机的系统模型,针对直流电机系统参数的时变性,提出一种直流电机时变参数的在线辨识策略.依据直流电机的电势平衡方程和转矩平衡方程,得到直流电机的传递函数,转化为电动机角速度和电压之间的差分方程,然后,采用递推最小二乘算法进行在线辨识,从而实现直流电机系统模型在线辨识的目的.搭建直流电机在线辨识系统实验平台,采用改变直流电机载荷的方式,进行了在线实时辨识的实验,实验结果表明:改进方法辨识效果良好,较好地实现了直流电机在参数时变的情况下,辨识效果良好,辨识模型较好地跟踪系统参数的变化.     

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。     

二阶过阻尼系统传递函数辨识的新方法

对二阶过阻尼系统传递函数的辨识给出一种数值计算与录优相结合的方法,求出具有高拟合精度的一组模型参数。     

一种新颖的闭环频域辨识方法及其在大滞后系统Smith预估控制中的应用

提出了一种大滞后系统的频域辨识方法并将其用于 Smith预估控制 .这种辨识方法不需要困难的信号设计和单独的信号发生设备 ,能够以闭环的方式测试系统指定相位处的频率特性并最终得到系统的传递函数模型 .由于所提出的辨识方法的特点 ,它非常适用于 Smith预估控制方案 ,实现对工业过程中大滞后系统的有效控制 .对一个高阶大滞后过程的仿真取得了非常好的效果 ,表明了所提出方法的有效性     

Identification of continuous-time models with slowly time-varying parameters

The off-line estimation of the parameters of continuous-time, linear, time-invariant transfer function models can be achieved straightforwardly using linear prefilters on the measured input and output of the system. The on-line estimation of continuous-time models with time-varying parameters is less straightforward because it requires the updating of the continuous-time prefilter parameters. This paper shows how such on-line estimation is possible by using recursive instrumental variable approaches. The proposed methods are presented in detail and also evaluated on a numerical example using both single experiment and Monte Carlo simulation analysis. In addition, the proposed recursive algorithms are tested using data from two real-life systems.     

存在噪声和未建模动态系统传递函数的渐近无偏估计

存在未建模动态时，如何去除系统传递函数估计中噪声引起的偏差是系统辨识关心的重要问题。本文将我们已提出的ＢＥＬＳ方法进行推广得出：当系统未建模动态可用－ＦＩＲ模型描述时，应用本文的方法可得到系统传递函数的无偏辨识，而不需知道有关噪声和未建模动态概率分布函数的先验知识。     

弯曲型导电聚合物驱动器逆模型控制

针对三层弯曲型导电聚合物驱动器,研究了一种无需外部传感反馈装置的逆模型控制方法。通过实验辨识获得驱动器系统传递函数准确,以驱动器系统的4阶传递函数建立的逆模型控制系统结构简单、易于实现。通过补偿驱动器位移漂移特性提高位移控制精度。实验结果表明：其所提出的具有位移漂移补偿的逆模型控制位移输出能够快速有效地跟踪驱动器的实际位移响应,同时精度符合控制要求。     

Robust control of a class of sampled-data systems with LTI uncertainties

The robust stability and robust performance in sampled-data control is studied for systems with LTI uncertainties. A class of problems is considered, which allows an exact characterization of robust stability of the sampled-data system in terms of the _H norm of a finite-dimensional discrete transfer function. In the problem class certain assumptions on the product of the uncertainty weight and the anti-aliasing prefilter are imposed. In return, the robustness conditions can be stated in a particularly compact form, in which the robust stability and performance problems for LTI perturbations reduce to standard finite-dimensional discrete robust stability and performance problems. The robust stability condition for LTI uncertainties is also compared to the robustness condition based on the small gain theorem. The analysis provides a method to estimate the conservatism of the small gain robustness condition directly in terms of the anti-aliasing prefilter and frequency weights. As a by-product of this analysis a non-trivial class of sampled-data systems is identified for which the small gain theorem gives a non-conservative condition for robust stability to norm-bounded LTI uncertainties.     

状态变量方程辨识Cauer热模型参数的方法

绝缘栅双极性晶体管IGBT模块热网络与可靠性密切相关。Cauer模型简单直观,为了得到模型中各元件的参数,提出一种基于现代控制理论中任意系统转换为能观标准型的一般方法,将模型的一般的状态空间表达式通过矩阵变换的方法转换为特殊的能观标准型。通过实验或仿真得到系统的传递函数,将传递函数与能观标准型进行比较,可以得到若干个方程组并求解得到所需的元件参数。通过仿真验证了该方法的可行性。     

基于锁相放大的微弱信号检测电路前置滤波器设计

针对降低前置放大器噪声的方法展开研究.分析了影响系统噪声的主要因素,提出并详细阐述了一套前置减噪滤波器的设计方法.该方法采用了基于锁相放大技术的微弱信号检测电路,取得了明显的噪声优化,进一步降噪7.25%.     

基于SVR的传感器Hammerstein模型辨识

提出一种基于支持向量回归机的非线性动态传感器Hammerstein模型辨识方法并给出了相关的数学理论及学习算法.在该模型中,用非线性静态子环节和线性动态子环节串联来描述传感器的非线性动态特性.再利用函数展开将模型的非线性传递函数转换为等价的线性中间模型,并通过SVR求取中间模型参数.最后,推导出中间模型参数与传感器Hammerstein模型参数之间的关系,并由该关系实现非线性静态环节和线性动态环节的同时辨识.用实际力传感器动态标定实验数据进行测试,结果表明与常规非线性传感器辨识方法不同,所提方法只需进行一次动态标定实验就能给出非线性动态模型的数学解析表达式.且建立的力传感器Hammerstein模型阶次为4,而线性动态系统模型则需要6阶才能达到相同的精度.因此该研究为传感器非线性动态系统辨识又提供了一种可选方法.     

基于Opt-rec多小波数字水印嵌入新方法

以图像作水印且提取时不需要原图像的数字水印技术面临许多挑战,因而,有关这种技术的研究文献很少。该文首次提出了一种基于遗传算法和Opt-rec多小波、利用奇偶性嵌入灰度图像的公开水印新技术。Opt-rec多小波具有对称性、正交性、在眼0,1演有限支撑、无边界失真,对前置滤波器选取具有任意性,因而Opt-rec多小波比普通小波具有更为广泛的应用前景。选择适应度函数,在适当的约束条件下,通过遗传算法,对不同的图像自适应地得到Opt-rec多小波变换的前置滤波器和后置前置滤波器;将灰度水印图像分解成位图,宿主图像进行一层多小波分解,每个低频系数嵌入1比特水印信息;若嵌入“1”,使对应的低频系数四舍五入为奇数,嵌入“0”,则使其为偶数,相反亦可。该算法提取的水印无失真,可以改善水印系统不可感知性和不可统计性。实验结果表明,该方法抗剪切攻击能力较强,但其抵抗噪声、压缩等处理的能力较差。     

基于参数辨识的自适应解耦控制算法的研究

多变量模型的复杂结构、强耦合性、被控对象参数的未知、慢时变等问题要求控制器必须具有良好的自适应性,针对以上问题提出了一种基于改进的广义最小方差闭环自适应解耦控制器实现更好的自适应,其由参数可调的控制器和自适应控制律组成,此控制器通过将闭环系统方程的传递函数矩阵等于期望的对角矩阵来实现解耦,同时改进的辨识算法可进行在线辨识控制器的参数实现同步自适应解耦。通过以CARMA为多变量控制模型,采用该方法进行仿真有效的解决了多变量之间的耦合性。结果表明该方法能够适应相应的变化,跟踪性能较好,且具备良好的解耦能力,进而保证了闭环系统的稳定性,从而验证了此方法能够效提高控制系统的稳定性和鲁棒性。     

过程控制常用连续模型的直接辨识法及应用

针对工业过程中最常用的一阶加滞后、二阶加滞后、二阶加零点、二阶加零点及滞后、积分惯性加滞后等环节,给出了基于阶跃响应的连续模型参数直接辨识算法。由传递函数的拉普拉斯逆变换式和对象阶跃响应的采样数据构成模型参数回归表达式,用最小二乘法或辅助变量法直接辨识对象的连续时间传递函数模型参数。仿真与实际应用结果表明,该算法提高了模型辨识精度,减小了对过程的扰动,并且对输出测量噪声不敏感,鲁棒性强,容易编程实现,可提高实际PID控制器参数整定质量。