Model falsification using set‐valued observers for a class of discrete‐time dynamic systems: a coprime factorization approach

This article introduces a new method for model falsification using set‐valued observers, which can be applied to a class of discrete linear time‐invariant dynamic systems with time‐varying model uncertainties. In comparison with previous results, the main advantages of this approach are as follows: The computation of the convex hull of the set‐valued estimates of the state can be avoided under certain circumstances; to guarantee convergence of the set‐valued estimates of the state, the required number of previous steps is at most as large as the number of states of the nominal plant; and it provides a straightforward nonconservative method to falsify uncertain models of dynamic systems, including open‐loop unstable plants. The results obtained are illustrated in simulation, emphasizing the advantages and shortcomings of the suggested method. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

微博观点句识别的话题影响研究

为了从海量的网络信息中迅速准确地获取评价信息,观点句识别已经成了自然语言处理的一个研究热点。现在观点句识别系统大都是基于机器学习的方法,一般使用机器学习的方法来进行分类会受到领域差异性影响。针对这个问题,该文对微博观点句识别系统是否会受到微博话题影响做了经验性研究,同时为了弥补训练数据的不足,该文通过规则方法自动标注网络数据进行了训练集的扩充。实验结果表明,微博话题间存在差异,进行分话题模型训练可以提升微博观点句识别系统的性能。     

基于模块化模型的自适应预失真技术

系统地比较和分析了OFDM传输系统里高功率放大器（HPA）预失真方法的优缺点,提出一种基于模块化模型的有记忆高功率放大器自适应数字预失真方法,该方法分别基于Wiener、Hammerstein和Wiener-Hammerstein模型各自构成一个有记忆HPA的自适应预失真器。从而避免了因分别估计Wiener-Hammerstein模型各个环节特性参数所带来的复杂性。使得有记忆高功率放大器的预失真设计变得简单了。     

6-PRRS并联机器人的动力学建模研究

为解决并联机器人动力学模型的计算复杂性与实时准确控制之间的矛盾,采用虚功原理建立6-PRRS并联机器人各构件随参数变化的完整动力学方程,对6-PRRS并联机器人动力学模型在各种工作情况下进行仿真分析,对机器人各部分质量和转动惯量对驱动力的影响进行研究,提出动力学模型简化策略,减小了动力学计算量,提高并联机器人动力学的计算速度,为并联机器人的控制和参数识别奠定了基础.     

基于Morlet小波变换和改进遗传算法的动态识别

如何合理地识别大型复杂结构的动力参数一直是工程领域关心的问题.为此,以Morlet小波变换和采用单亲遗传算子的改进遗传算法为基础,构造一结构动态参数识别模型.并且以C++为平台,通过计算机内部命令调用ANSYS等软件,实现识别模型的程序化.通过模拟算例计算,计算结果与理论值一致.同时,结合一水电站厂房现场振动试验,对该大型结构进行动态参数识别,识别结果与工程经验值基本吻合.     

内模原理在转台波动力矩抑制中的应用

为了消除系统存在的周期性扰动特别是干扰力矩对系统速率平稳性能的影响,本文对基于内模原理的自适应周期性扰动抑制方法进行了研究,利用该控制策略能够较好的抑制含单一频率、多种频率和时变频率的周期性扰动.并且对扰动频率变化较快时频率估计中出现的波动现象进行了分析.该方法在测试转台模型上进行了仿真,仿真结果显示出了良好的扰动频率辨识能力和对扰动的抑制能力.     

简支梁多位置损伤识别研究

曲率模态是结构损伤识别的敏感标示量,采用数值仿真方法,把曲率模态用于桥梁损伤识别.利用简支梁损伤前后一阶曲率变化率作为识别参数,便可明显确定其多处损伤位置.对相关样本参数进行归一化处理并引入噪声干扰,利用BP人工神经网络进行数值仿真计算,也能对其损伤程度进行有效模拟,验证了BP神经网络也有很强的泛化能力及容错能力.     

一种光纤陀螺随机漂移的高精度建模方法

为减小光纤陀螺随机漂移,采用时间序列分析法对其进行ARMA模型辨识.提出一种全局最优的模型阶次搜索算法,将模型适用性检验方法中的BIC(Bayesian information criterion)用于模型阶次搜索,并采用Pandit-Wu建模思想,把二维搜索化为一维搜索,得到了模型阶次的一致性估计.提出了一种改进的U-C算法,并与长自回归模型计算残差法相结合共同估计模型参数.它将非线性参数估计过程转化为线性过程,使用了正置与逆置漂移时序参与估计,以前向和后向模型的滤波误差平方和最小为参数估计的指标,在p+1维空间中求极小值.采用上述方法确定的模型其残差标准差为0.002 4°,最大预报误差为0.011 2°,能准确预报光纤陀螺随机漂移趋势.     

一种基于图像识别的高性能混沌特性判别算法

利用混沌阵子可以检测强噪声背景下极其微弱的周期信号。该方法应用中的关键问题是混沌特性的判别。提出了一种新的基于图像识别的混沌特性判别方法,该方法需要的存储量小,算法简单易行,尤其适合系统资源受限的场合,比如嵌入式系统。阐述了该混沌特性判别算法的原理,给出了一个基于此方法的完整判别程序流程。计算机仿真结果表明,该方法用于Duffing信号幅值检测系统是有效的。     

基于行为特征识别的网络诈骗嫌疑人追踪系统

在互联网日益发展的今天,网络诈骗随时随处都在发生,犯罪嫌疑人的身份极难识别,给网络诈骗案件的侦破带来了困难。文章以即时聊天工具QQ为例,对网络诈骗嫌疑人身份识别及追踪给出一个完整的解决方案。文章的思路是通过行为特征来进行嫌疑人的身份识别,行为特征指不同人的击键特征,能够高精准地区分不同的人,而且键盘普及率很高,这给系统运行提供了硬件环境。在系统中,文章通过监听用户键盘击键进行击键特征提取,并且引入本地验证和服务器验证对用户进行身份识别,通过IP对疑犯进行定位,从而协助执法人员进行网络诈骗案件的侦查。