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21.
多变量系统状态空间模型的递阶辨识   总被引:11,自引:1,他引:11  
丁锋  萧德云 《控制与决策》2005,20(8):848-853
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.  相似文献   
22.
利用滤波辨识理念,研究和提出了有限脉冲响应滑动平均系统的滤波增广随机梯度辨识方法、滤波多新息增广随机梯度辨识方法、滤波递推增广梯度辨识方法、滤波多新息递推增广梯度辨识方法、滤波递推增广最小二乘辨识方法、滤波多新息递推增广最小二乘辨识方法。这些滤波增广辨识方法可以推广到其他有色噪声干扰下的线性多变量和非线性多变量随机系统中。  相似文献   
23.
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.  相似文献   
24.
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...  相似文献   
25.
系统辨识(7):递阶辨识原理与方法   总被引:3,自引:1,他引:3  
递阶辨识是系统辨识的一个重要分支.递阶辨识原理是在大系统递阶控制的“分解-协调原理”基础上发展起来的,它不仅能够解决参数数目多、维数高、大规模系统辨识算法计算量大的问题,而且能够解决结构复杂的双线性参数系统、多线性参数系统以及非线性系统的辨识问题.首先介绍递阶辨识原理和线性方程组Ax=b的著名雅可比迭代和高斯-赛德尔迭代,给出了线性方程组的迭代方法族;其次将雅可比迭代思想和递阶辨识原理用于研究一般矩阵方程和耦合矩阵方程的递阶梯度迭代求解方法和递阶最小二乘迭代求解方法;再次介绍了方程误差模型的两阶段最小二乘辨识方法(一个简单的递阶辨识方法)和线性回归模型的递阶最小二乘辨识方法;最后研究了类多变量CARMA系统的递阶辨识方法.  相似文献   
26.
一种光纤Bragg光栅流量传感器二维数值模拟研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种双光纤Bragg光栅流量传感器模型,应用有限元软件ANSYS对模型进行了二维模拟,模拟说明流体流量和FBG2的光纤布喇格光栅中心波长漂移量之间有良好的关系.尤其在测量流量大于0.01m3/s时,FBG2的布喇格中心波长漂移量和流量有很好的线性度,达到0.9920,灵敏度达到12.017nm/(m3/s).  相似文献   
27.
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.  相似文献   
28.
主要研究了水灰比、掺合料复掺(矿渣:粉煤灰=2:1)的不同掺量、单掺矿渣、单掺粉煤灰以及引气剂对硫铝酸盐水泥基混凝土抗冻性性能的影响.结果表明:在硫铝酸盐水泥基混凝土中,随着水灰比的降低,其抗冻性增加;而掺合料的加入使混凝土的抗冻性明显降低,且掺量越高,其抗冻性降低越明显;但复掺时的效果比单掺时的效果较好,粉煤灰的效果最差;另外,引气剂的加入,可以大大提高硫铝酸盐水泥基混凝土的抗冻性.  相似文献   
29.
基于A*算法的无人机攻击轨迹解算   总被引:1,自引:0,他引:1  
借鉴飞行器航迹规划方法,提出用A*算法来解算无人机攻击轨迹.首先对原始地图进行预处理,基于威胁信息等效为山峰的思想,生成了三维等效数字融合地图;然后,利用介绍的A*算法,对路径寻优进行建模仿真,实时规划出无人机攻击目标的轨迹;最后,通过分析算法的时间复杂度,结合攻击轨迹仿真结果,得到了可以在元人机攻击目标时快速生成攻击...  相似文献   
30.
多传感器数据融合发展评述及展望   总被引:6,自引:0,他引:6  
丁锋  姜秋喜  张楠 《舰船电子对抗》2007,30(3):52-55,73
结合近年来国内外的研究成果,回顾数据融合研究的发展历程,介绍了多传感器数据融合的概念和模型,探讨了数据融合的多层式体系结构,对数据融合理论的发展和研究现状进行了分析,对未来研究方向进行了展望。  相似文献   
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