非均匀采样系统多新息随机梯度辨识性能分析

针对一类非均匀采样系统,提出了其输入输出表达的多新息随机梯度辨识方法．该方法将随机梯度算法中的新息项扩展为向量,有效利用了历史新息所包含的信息,从而提高辨识精度和算法的收敛速度,同时又保留了随机梯度算法计算量小的优点．仿真例子通过改变新息长度,验证了所提出辨识算法性能的优越性．     

时变参数遗忘梯度估计算法的收敛性

提出了时变随机系统的遗忘梯度辨识算法,并运用随机过程理论研究了算法的收敛 性.分析表明,遗忘梯度算法的性能类似于遗忘因子最小二乘法,可以跟踪时变参数,但计算量 要小得多,且数据的平稳性可以减小参数估计误差上界和提高辨识精度.阐述了最佳遗忘因子 的选择方法,以获得最小参数估计上界.对于确定性时不变系统,遗忘梯度算法是指数速度收 敛的;对于时变或时不变随机系统,遗忘梯度算法的参数估计误差一致有上界.     

基于辅助模型的多新息广义增广随机梯度算法

将辅助模型辨识思想与多新息辨识理论相结合,利用系统可测信忠建立一个辅助模型.分别用辅助模型输出和噪声估计值代替辨识模型信忠向量中未知真实输出变量和不可测噪声项,并引入新忠长度扩展标量新息为新息向量,提出了Box-lenkins模型的辅助模型多新忠广义增广随机梯度辨识方法.所提出方法重复使用系统数据,能够改善参数估计精度,加快算法的收敛速度.     

衰减激励条件下最小均方算法的收敛性

给出了衰减激励信号的定义,并在衰减激励条件下,利用随机过程理论,研究了随机系统最小均方算法的收敛速率,阐述了参数估计误差收敛时,衰减指数和算法中设计参变量 (收敛因子或步长 )的选择方法.分析表明:在衰减激励条件下,最小均方算法也具有良好的性能:当衰减指数和设计参变量满足一定条件时,则参数估计误差一致收敛于零.     

关于鞅超收敛定理与遗忘因子最小二乘算法的收敛性分析

鞅超收敛定理是研究随机时变系统辨识算法有界收敛性的一个有效数学工具,它是鞅收益是在随机时变系统中的推广。文「１」用它证明了遗忘因子最小二乘算法参数估计误差的有界收敛性,但是文「１」假设系统的理各态遍历的,且协方差阵是用它的数学期望代替的,所得到的结果是近似的。而本文精确地给出了协方差阵的上下界,改进了文「１」的结果。     

多变量系统状态空间模型的递阶辨识

研究多变量系统状态空间模型的递阶辨识问题,推广了作者提出的标量系统状态和参数联合辨识算法.当状态可量测时,利用最小二乘原理直接辨识状态空间模型的参数矩阵;当状态不可测时,利用递阶辨识原理提出了状态空间模型递阶辨识方法,使用系统输入输出数据来估计系统的未知状态和参数.状态空间模型递阶辨识方法分为两步:首先假设系统状态是已知的(即参数估计算法中的未知系统状态用其估计代替),基于状态估计和系统输入输出数据递归计算系统参数估计;然后基于系统输入输出数据和获得的参数估计,递归计算系统的状态估计.     

多头高分辨率彩色显示系统

一、引言随着PC机的普及,在公办自动化及工业监控的实际使用中,常常需要同时显示几个不同的画面,并希望用多个键盘对相应的显示器进行操     

丁锋、魏兰：推进军民深度融合的十项措施

2010年l0月,国务院、中央军委联合发布了《关于建立军民结合、寓军于民武器装备科研生产体系的若干意见》（国发[2010]37号）,极大地鼓舞了民企“参军”的积极性,是我国军民融合发展的里程碑。近3年来,我国军民融合工作取得了较好进展,但军民供需信息不对称、民企“参军”程序繁锁,军民技术双向转移不畅、军民基础资源不能共享等问题在实践中仍然存在。针对上述问题,我们研究提出以下推进军民深度融合的十项措施。     

提高流化床造粒大颗粒尿素成品粒度的对策

针对大颗粒尿素成品粒度均匀度差、粒度偏低的问题进行分析,利用数据统计列表对比的方法找出影响大颗粒尿素成品粒度的主要因素,并制定相应的处理措施。改造措施实施后,大颗粒尿素成品粒度显著提高,年平均粒度达到96.6%,与2012年同比年平均粒度提高了0.9%,改善了大颗粒尿素成品外观质量,增强了尿素的市场竞争力。     

异构通信网联车系统鲁棒协同自适应巡航控制

考虑异构通信下的不确定网联车系统协同自适应巡航控制(CACC)问题,提出一种网联车系统鲁棒协同自适应巡航控制器设计方法.采用伯努利随机过程和具有可变输入延迟的跟踪模型描述具有参数不确定性和丢包及时延的异构通信网联车系统.为降低CACC控制器设计的复杂性,采用分散输出反馈控制结构和线性矩阵不等式技术,求解不确定异构通信网联车系统的CACC控制器.进一步,利用时滞系统方法和频域分析,建立保证闭环系统稳定和网联车辆系统弦稳定结果.最后通过一组四车辆三信道的网联车辆系统的仿真实验验证所提方法的有效性.