变阶式递推增广算法及应用

本文给出一种能自动改变模型阶数的变阶式递推增广的最小二乘法,在此基础上,对一类ＣＡＲＭＡ系统给出一种在线自动辨识机。实际应用表明,这种辨识机不仅可用于模型的在线辨识,大大减小建模的计算量,而且对系统进行预报时,具有较高的精度。     

递推最小二乘参数辨识与仿真实例

介绍了基于递推最小二乘法进行系统辨识的基本原理,对给定的实际输入输出数据运用MATLAB的M语言编写递推最小二乘算法,最后给出相应的仿真结果和分析,并对得到的模型进行验证。     

递推辨识中的U—D分解算法

本化研究了递推辨识算法的一种代数等价实现－U－D分解算法，其基本思想就是将方差矩阵分解成三个矩阵乘的积形式：P(t)=U(t)D(t)U^T(t)其中U(t)为单位上三角矩阵，U(t)为非负对角矩阵，并在每步递推计算时，用其因子矩阵U(t)与D(t)的更新来代替方差矩阵P（t)的直接递推，这样，就可以在计算量基本不变的情况下，有效的保证方差矩阵的对称性，正定性，从而获得较好的数值特性。大量的数值仿真研究表明：这种算示的数值稳定性好，计算机的舍一对估计精度的影响较小，因此该算法的计算精度较差，以利用在有限字长的微型机上实现自适应控制时，提高系统参数实时辨识的精度。     

增广矩阵法在非线性控制系统设计中的应用

将增广矩阵法应用于非线性控制系统中,为非线性控制系统的分析、研究、设计提供了快速而又经济的手段。文中就增广矩阵法的基本思想、数学模型、增广矩阵法在非线性系统中的应用以及系统仿真等方面进行了阐述。     

相对阶的递推辨识

首先给出相对阶与输入一输出相关函数之间的关系，然后给出非线性时不变性控制系统的相对阶的递推辨识方法，并把结果扩展到多变量系统。     

基于递推最小二乘法的温箱系统辨识

温箱在生活中应用越来越广泛,对于温箱的精确控制已成为一项重要课题,所以对于温箱模型的分析和确定十分重要。以温箱为辨识对象,在温箱热稳定的基础上给温箱输入M序列辨识信号来获取辨识数据。采用递推最小二乘法对温箱进行辨识并按照残差定阶法对温箱系统进行定阶、定型。最后在MATLAB中仿真并验证。     

基于LabVIEW的加速度计模型参数辨识模块设计

加速度计的模型参数辨识对研究加速度计动态特性具有重要作用.针对加速度计动态特性测试系统中加速度计模型参数辨识模块的设计,利用LabVIEW图形化编程的特点,以最小二乘原理为基础,通过对加速度计频域响应函数的拟合实现了加速度计模型参数的辨识,并构建了可视化软面板.实验测试表明:所设计模块能够实现加速度计模型参数辨识,有较高的参数辨识精度,并具有良好的人机交互,所辨识出的模型能够描述加速度计的动态特性.     

基于辅助模型的递推增广最小二乘辨识方法

针对有色噪声干扰的输出误差滑动平均系统, 将辅助模型与递推增广最小二乘算法相结合: 用辅助模型的输出代替辨识模型信息向量中的未知真实输出项, 用估计残差代替信息向量中的不可测噪声项, 从而提出了基于辅助模型的递推增广最小二乘辨识方法. 为了展示所提方法的特点, 文中还给出了经过模型变换的递推增广最小二乘算法. 理论分析和仿真研究表明, 提出的方法原理简单、计算量小, 可以给出高精度参数估计, 且能够用于在线辨识.     

最小绝对误差和回归的递推辨识算法

本文首先介绍最小绝对误差和回归方法中的BR算法,然后根据线性规划中的灵敏度分析,对最小绝对误差和回归提出两种分别按样本点和阶进行递推的快速辨识算法,为最小绝对误差和回归的在线辨识和实时控制奠定基础。     

一种新的基于遗忘因子的递推子空间辨识算法

针对工业系统中广泛存在的时变特性, 提出一种新的递推子空间辨识算法, 实现对系统状态空间模型的在线递推估计. 为更好地跟踪系统时变特性, 研究基于遗忘因子的输入输出数据矩阵构造机制, 以提高递推算法的收敛速度; 针对算法中奇异值分解的求解问题, 将梯度型算法引入基于遗忘因子的状态子空间跟踪中, 实现对广义能观测矩阵的估计, 避免了子空间近似带来的估计有偏性; 该算法计算简单有效, 且对初值具有更高的鲁棒性; 最后给出该递推算法的性能分析, 理论证明其收敛性, 并通过仿真实例验证算法的有效性.     

A new algorithm for recursive estimation of parameters in controlled ARMA processes

A recursive algorithm for estimating the constant but unknown parameters of a controlled ARMA process is presented. The algorithm is a recursive version of an off-line algorithm using three stages of standard least-squares. In the first stage the parameters of a controlled AR model of degree p are estimated. The residuals used in this stage are employed in the second stage to estimate the parameters of a controlled ARMA process. The first two stages constitute a recursive version of Durbin's algorithm. The model obtained in the second stage is used to filter the input, output and residuals and these filtered variables are used in the final stage to obtain improved estimates of the controlled ARMA process. It is shown that the estimate is (globally) p-consistent, i.e. that the estimate converges a.s. as the number of data tends to infinity, to a vector which, in turn, converges to the true parameter vector as the degree p of the AR model tends to infinity.     

Identification for temperature model of accelerometer based on proximal SVR and particle swarm optimization algorithms

The impact of temperature on accelerometer will directly influence the precision of the inertial navigation system(INS).To eliminate the measurement error of accelerometer,this paper proposes a proximal support vector regression(PSVR)algorithm for generating a linear or nonlinear regression which requires the solution to single system of linear equations.PSVR is used to identify the static temperature model of the accelerometer.In order to improve the identifying performance,the kernel parameters and penalty factors of PSVR are optimized by the canonical particle swarm optimization(CPSO).The experiments under different temperature conditions were conducted.The experimental results show that the proposed PSVR can correctly identify the static temperature model of quartz flexure accelerometer and is more efficient than those of the standard SVR and least square algorithm.     

微电容加速度计系统的设计

为了在总体上把握硅微加速度计的设计,建立了叉指式硅微加速度计的机械模型,研究了全差分二阶∑-ΔADC接口检测电路提取加速度信号,优化了开关电容电路来检测微小电容变化量,运用微机电专用设计软件CoventorWare对系统的机电混合模型进行仿真,并给出数字和模拟的分析结果,为加速度计系统的机械部分和电路部分的设计提供整体的更接近实际的设计参考。     

Design of adaptive PID regulators based on recursive estimation of the process parameters

This paper introduces a new approach based on a stochastic-deterministic recursive adaptive scheme, estimating the process parameters and the time delay at the same time and using design formulae for automatic tuning of PID regulator parameters.     

基于小波降噪与最小二乘估计的石英挠性加速度计模型辨识

石英挠性加速度计在惯性导航系统中具有重要作用,其使用精度影响着整个系统的精度。为提高加速度计的使用精度,对其进行了重力场静态翻滚测试,采用融合小波降噪与最小二乘估计的方法实现加速度计模型参数辨识。利用拟合残差标准差和系数估计的不确定度来评价辨识的效果,对重力场静态测试时加速度计两种安装方式下的测量信号进行了实验测试,并通过仿真实验来验证所采用方法的有效性。实验结果表明,所采用的方法获得的加速度计模型系数具有较高精确度。     

基于加速度计的胸外按压深度检测研究

为了给急救人员提供实时、便携、可靠、精确的胸外按压深度反馈,辅助其进行高质量的胸外按压操作,基于加速度计,设计了加速度二次积分算法,并搭建了实验平台,对实验结果进行了测试分析。结果表明:基于加速度二次积分计算的胸外按压深度误差较小,能够满足临床胸外按压深度检测应用的要求。     

基于加速度传感器的中文签名身份认证

采集用户在签名过程中的三轴加速度信息,可用来实现身份认证。中文签名结构较为复杂,在空中书写的过程难以被模仿,但同时也会使同一用户不同次签名间的差异增大,提高认证难度。传统的二维签名或三维手势认证方法并不能解决这一问题。为了提高中文空中签名身份认证效果,改进了全局序列对齐（GSA）算法,对匹配后的序列进行插值操作。不同于传统GSA算法通过最终匹配分数反映序列间相似度,引入两种距离指标（欧氏距离和绝对值距离）计算序列间的差异。实验结果表明,基于距离指标的两种GSA算法均能提高认证精度,与传统算法相比,二者的系统等误率（EER）分别降低了37.6%和52.6%。     

基于加速度计的手指运动姿态检测

针对动态测量手指关节角度的需要,设计了一种基于MEMS加速度计的手指运动姿态检测方法。在该方法中,通过固定于手指上的三轴加速度计ADXL330的各个敏感轴感受到的重力加速度分量的大小来检测手指的关节角度。为了验证该方法的可行性,设计了一步进电机控制的能在竖直平面内转动的装置,通过同步检测传感器的输出和电机转动的角度,评估传感器在动态条件下的测量精度,结果表明:在动态条件下,其绝对误差为1°～2.5°,相对误差为3%～6%。在此基础上,将传感器用于测量手指关节的运动姿态,采集手指敲击键盘时传感器的输出,通过数据处理获得食指MCP关节、PIP关节和DIP关节随时间的变化关系。实验结果表明:加速度计可以有效地检测手指的运动姿态。