传递函数辨识(19):有限脉冲响应滑动平均系统的递阶递推增广参数估计

针对有限脉冲响应滑动平均系统,利用递阶辨识原理,研究了递阶增广随机梯度算法、递阶多新息增广随机梯度算法、递阶增广梯度算法、递阶多新息增广梯度算法、递阶增广最小二乘算法、递阶多新息增广最小二乘算法等.这些辨识方法可以推广到有色噪声的随机系统中.     

多元系统耦合多新息随机梯度类辨识方法

针对多元线性回归系统,利用耦合辨识概念和多新息辨识理论,讨论了多元随机梯度算法、多元多新息随机梯度算法,以及变递推间隔多元多新息梯度算法,进一步分解多元系统为一些子系统,给出了耦合子系统随机梯度算法、耦合随机梯度算法、耦合子系统多新息随机梯度算法、耦合多新息随机梯度算法,并将这些方法推广到多元伪线性滑动平均系统和多元伪线性自回归滑动平均系统.文中给出了几个典型耦合随机梯度算法、耦合多新息随机梯度算法的计算步骤和示意图.     

规范状态空间系统辨识方法

因为状态空间模型既包含了未知状态,又包含了未知参数,且二者是非线性乘积关系,使得辨识问题变得复杂.针对这一问题,详细研究了规范状态空间系统的状态与参数联合估计方法.采用交互估计理论,即采用递推方法或迭代方法实现系统状态与参数的交互估计.基本思路是在计算参数估计时,辨识算法信息向量中的未知状态用其估计值代替,然后利用获得的参数估计,设计基于参数估计的状态观测器或基于参数估计的Kalman滤波算法估计系统的状态,二者形成一个交互计算过程(递阶计算过程).沿着这条思路,分别从递推方案和迭代方案,研究和提出了基于状态观测器和基于Kalman滤波状态估计的随机梯度辨识算法、递推最小二乘辨识算法、多新息随机梯度辨识算法、多新息最小二乘辨识算法,以及模型分解的辨识算法,并给出了几个典型算法的计算步骤、流程图和计算量.     

空间一维可展开桁架精度测量方法

结合空间一维可展开桁架结构特点,基于四象限探测器光斑中心位置检测原理,提出以准直激光束为测量基准的空间一维可展开桁架结构精度测量方法.应用该方法可以实现对空间一维可展开桁架各构架单元的扭转角、横向偏移量、纵向偏移量及桁架直线度装配精度的测量.提出四象限探测器二维平面标定方法,将探测器的工作范围扩大到3 mm×3 mm,探测器的测量精度提高到0.05 mm.运用设计的基于四象限探测器的激光准直测量方法对空间一维可展开桁架进行了精度测量实验,得到桁架各刚性框架的最大扭转角为0.133 3°,最大横向偏移量为1.200 8 mm,最大纵向偏移量为1.299 3 mm,桁架的直线度误差为1.090 6 mm,验证了所提出的空间一维可展开桁架精度测量方法的有效性.     

衰减激励条件下随机系统最小二乘的收敛性

利用随机过程理论 ,研究了随机系统最小二乘辨识算法在衰减激励条件下的均方收敛性 ,给出了参数估计误差收敛于零时 ,衰减指数应满足的条件 .得到了如下结论 :1 当衰减指数 ε 满足 0≤ε <1/ 2时 ,估计误差收敛于零 2 当ε=1/ 2时 ,估计误差有界 3 当ε>1/ 2 时 ,估计误差发散     

量筒法测量浮选机充气量的实践

介绍了量筒法测量浮选机充气量的试验机理及测量方法,分析了充气数量指标和质量指标的计算方法,通过对临涣选煤厂浮选机充气量的测量,使选煤厂有效掌握了浮选机的工作性能。     

传递函数辨识(18):输出误差模型的辅助模型递阶迭代参数估计

针对输出误差系统,利用迭代搜索原理,研究了辅助模型梯度迭代算法、辅助模型最小二乘迭代算法、辅助模型多新息梯度迭代算法、辅助模型多新息最小二乘迭代算法;利用递阶辨识原理,研究了辅助模型递阶梯度迭代算法、辅助模型递阶多新息梯度迭代算法、辅助模型递阶最小二乘迭代算法、辅助模型递阶多新息最小二乘迭代算法等.这些辨识方法可以推广...     

传递函数辨识(22):线性回归系统的递阶迭代参数估计

利用迭代搜索和递阶辨识原理,以线性回归系统为例,讨论了递阶梯度迭代辨识方法、递阶多新息梯度迭代辨识方法、递阶最小二乘迭代辨识方法、递阶多新息最小二乘迭代辨识方法,并给出引入加权因子和遗忘因子的递阶迭代辨识方法等.这些迭代辨识方法可以推广到有色噪声的随机系统中.     

滤波辨识(5):输出误差自回归滑动平均系统的滤波辅助模型递推广义增广参数估计

针对输出误差自回归滑动平均系统,即Box-Jenkis系统,利用滤波辨识理念,研究和提出了滤波辅助模型广义增广随机梯度辨识方法、滤波辅助模型多新息广义增广随机梯度辨识方法、滤波辅助模型多新息广义增广投影辨识方法、滤波辅助模型递推广义增广梯度辨识方法、滤波辅助模型多新息递推广义增广梯度辨识方法、滤波辅助模型递推广义增广最小二乘辨识方法、滤波辅助模型多新息递推广义增广最小二乘辨识方法。这些滤波辅助模型广义增广辨识方法可以推广到其他有色噪声干扰下的线性和非线性多变量随机系统中。     

炼油工业生产计划系统的研究

为了改进炼油厂制定生产计划的决策过程，提高炼厂的科学管理水平，研究并开发了基于炼油过程仿真的优化生产计划系统，它使计划编制和炼油工艺过程及市场对油品的需求状况紧密结合起来，从而提高了生产计划系统的实用性，使制定的生产计划更准确地指导炼厂的实际生产，提高了企业的经济效益。本文给出了基于炼油过程仿真优化生产计划系统的框架结构，优化原理，应用情况和其在FR－CIMS中的位置。