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随机多变量NARMAX模型的非线性递推最小二乘算法 预览
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作者 侯小秋 《厦门理工学院学报》 2019年第3期8-14,共7页
针对随机多变量NARMAX模型存在的问题,基于线性滤波﹑谱分解定理及成型滤波器原理,将随机干扰等效在系统的输出端,提出改进的随机多变量NARMAX模型。基于辅助模型的原理,在参数估计的准则函数中加入待估参数的增量约束项和遗忘因子,并... 针对随机多变量NARMAX模型存在的问题,基于线性滤波﹑谱分解定理及成型滤波器原理,将随机干扰等效在系统的输出端,提出改进的随机多变量NARMAX模型。基于辅助模型的原理,在参数估计的准则函数中加入待估参数的增量约束项和遗忘因子,并结合增广递推最小二乘算法和随机非线性递推最小二乘算法,将改进的多变量NARMAX模型转换为具有耦合的子系统,给出具有遗忘因子的,能克服算法病态的,适用于具有时变参数模型的改进随机多变量NARMAX模型的非线性递推最小二乘算法。应用在线修正参数预测滤波PID控制,仿真结果验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 NARMAX模型 随机多变量非线性系统 非线性递推最小二乘算法 辅助模型 矩阵求逆算法
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基于多新息最小二乘算法的非线性系统辨识 预览
2
作者 刘芳芳 任晓明 《自动化仪表》 CAS 2019年第9期26-29,共4页
针对最小二乘算法辨识性能较差问题,将最小二乘算法中的单新息通过利用p组数据拓展到多新息向量,提出了多新息最小二乘算法。与最小二乘相比,所提出的算法不仅利用了当前的系统信息,而且利用了过去的系统信息,进一步提高了参数辨识的精... 针对最小二乘算法辨识性能较差问题,将最小二乘算法中的单新息通过利用p组数据拓展到多新息向量,提出了多新息最小二乘算法。与最小二乘相比,所提出的算法不仅利用了当前的系统信息,而且利用了过去的系统信息,进一步提高了参数辨识的精度和收敛速度。在所提出的算法中,为了减少冗余的参数辨识和算法计算量,利用关键性分离技术构造整体辨识模型。设计了辅助模型来替代系统中未知的中间变量,提高了参数估计的精度。对比仿真结果表明,所提出的算法具有比递归最小二乘算法更高的辨识精度和收敛速度。 展开更多
关键词 最小二乘 多新息 辅助模型 关键性分离技术 多新息向量 参数辨识 算法计算量 MATLAB
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基于辅助模型正交匹配追踪的多输入系统迭代辨识算法
3
作者 刘艳君 尤俊瑶 丁锋 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期787-792,共6页
针对含有未知时滞的多输入输出误差系统的时滞与参数辨识问题,提出一种基于辅助模型的正交匹配追踪迭代算法.首先,由于各输入通道的时滞未知,通过设定输入回归长度,对系统模型进行过参数化,得到一个高维的辨识模型,且辨识模型中参数向... 针对含有未知时滞的多输入输出误差系统的时滞与参数辨识问题,提出一种基于辅助模型的正交匹配追踪迭代算法.首先,由于各输入通道的时滞未知,通过设定输入回归长度,对系统模型进行过参数化,得到一个高维的辨识模型,且辨识模型中参数向量为稀疏向量;然后,基于辅助模型思想和正交匹配追踪算法,在每次迭代过程中,对参数向量和辅助模型的输出进行交互估计,即利用正交匹配追踪算法获得参数向量的估计,再利用参数估计值计算辅助模型的输出,并用辅助模型的输出值代替信息向量中的不可测信息项以更新参数估计;最后,根据参数向量的稀疏特征,获得系统的时滞估计.所提出算法可以利用少量的采样数据信息同时获得系统参数和时滞的估计值.仿真结果表明了所提出算法的有效性. 展开更多
关键词 多变量系统 参数辨识 时滞估计 正交匹配追踪算法 辅助模型 最小二乘迭代算法
输出误差滑动平均系统的递阶增广随机梯度算法 预览
4
作者 姜晓坤 籍艳 万立娟 《青岛科技大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第6期106-110,共5页
提出了一种输出误差滑动平均(OEMA)系统的两阶段增广随机梯度算法。利用辅助模型思想处理未知变量,并用随机梯度法识别系统模型参数。应用分解的技术将OEMA系统分解为两个低维数的子系统,并分别识别每个子系统。由于子系统中协方差矩阵... 提出了一种输出误差滑动平均(OEMA)系统的两阶段增广随机梯度算法。利用辅助模型思想处理未知变量,并用随机梯度法识别系统模型参数。应用分解的技术将OEMA系统分解为两个低维数的子系统,并分别识别每个子系统。由于子系统中协方差矩阵的维数降低,因此减少了计算量,从而提高了算法的计算效率。仿真结果表明该算法是有效的。 展开更多
关键词 辅助模型 随机梯度 参数估计 分层识别 计算量
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含风电的电力系统区间调度问题求解 预览
5
作者 程杉 冯毅煁 黄天力 《可再生能源》 CAS 北大核心 2019年第2期199-204,共6页
在含风电的电力系统中,风电功率的预测结果和实际值之间的误差影响了电力系统的优化调度及实用性。文章研究了含风电的电力系统的区间调度问题,并利用辅助模型将区间调度转化为一般调度,求解得出决策变量的区间解和相应的目标函数区间值... 在含风电的电力系统中,风电功率的预测结果和实际值之间的误差影响了电力系统的优化调度及实用性。文章研究了含风电的电力系统的区间调度问题,并利用辅助模型将区间调度转化为一般调度,求解得出决策变量的区间解和相应的目标函数区间值,并将场景削减方法应用到区间调度中。最后,算例仿真辅助模型证明文章所提出的区间调度的实用性,场景削减方法对调度区间具有良好效果。 展开更多
关键词 风电功率 区间调度 辅助模型 场景削减
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Modeling and identification for soft sensor systems based on the separation of multi-dynamic and static characteristics
6
作者 Pengfei Cao Xionglin Luo Xiaohong Song 《中国化学工程学报:英文版》 SCIE EI CAS CSCD 2018年第1期137-143,共7页
数据驱动的软传感器是一个有效答案在网上为关键优秀变量提供快速、可靠的评价。第二等的变量处于更加不同的速度影响主要变量,并且软传感器系统展出多动态的特征。因此,第一贡献与 multi-time-constant 在以前的学习正在改进模型。ch... 数据驱动的软传感器是一个有效答案在网上为关键优秀变量提供快速、可靠的评价。第二等的变量处于更加不同的速度影响主要变量,并且软传感器系统展出多动态的特征。因此,第一贡献与 multi-time-constant 在以前的学习正在改进模型。characteristics-separation-based 模型将以子步骤方法,和随机的牛顿被识别递归(SNR ) 算法被采用。就软传感器系统的双率的特征而言,建议模型不能直接被识别。因此,二个辅助模型首先被建议在每个更改时期,改进算法(DAM-SNR ) 基于被导出为 intersample 提供评价。这二个辅助模型在交换详细被说明了的机制工作。这个算法服务因为和 SNR 算法的建议模型的鉴定,和鉴定过程然后被介绍。最后,实验盒子证实建议软传感器模型和算法的有效性。 展开更多
关键词 传感器系统 鉴定 特征 辅助模型 改进算法 建模 分离 静态
Long-term effects of main-body's obliquity on satellite formation perturbed by third-body gravity in elliptical and inclined orbit
7
作者 Majid Bakhtiari Kamran Daneshjou Mahdi Fakoor 《天文和天体物理学研究:英文版》 SCIE CAS CSCD 2017年第4期81-96,共16页
A new non-simplified model of formation flying is derived in the presence of an oblate mainbody and third-body perturbation.In the proposed model,considering the perturbation of the thirdbody in an inclined orbit,the ... A new non-simplified model of formation flying is derived in the presence of an oblate mainbody and third-body perturbation.In the proposed model,considering the perturbation of the thirdbody in an inclined orbit,the effect of obliquity(axial tilt) of the main-body is becoming important and has been propounded in the absolute motion of a reference satellite and the relative motion of a follower satellite.From a new point of view,J2 perturbed relative motion equations and considering a disturbing body in an elliptic inclined three dimensional orbit,are derived using Lagrangian mechanics based on accurate introduced perturbed reference satellite motion.To validate the accuracy of the model presented in this study,an auxiliary model was constructed as the Main-body Center based Relative Motion(MCRM) model.Finally,the importance of the main-body's obliquity is demonstrated by several examples related to the Earth-Moon system in relative motion and lunar satellite formation keeping.The main-body's obliquity has a remarkable effect on formation keeping in the examined in-track and projected circular orbit(PCO) formations. 展开更多
关键词 卫星编队 倾斜轨道 椭圆轨道 扰动 三体 相对运动方程 辅助模型 重力
航空发动机MIMO系统的闭环辨识与故障诊断算法 预览
8
作者 任佳 马宏军 《测控技术》 CSCD 2017年第4期153-158,共6页
针对航空发动机结构复杂、易发生故障的特点以及机理分析建模方法存在过程繁琐、运算效率低下等问题,提出了一种基于数据的航空发动机燃油机构MIMO(multiple-input multiple-output)闭环系统的参数辨识和故障诊断算法。算法先通过估... 针对航空发动机结构复杂、易发生故障的特点以及机理分析建模方法存在过程繁琐、运算效率低下等问题,提出了一种基于数据的航空发动机燃油机构MIMO(multiple-input multiple-output)闭环系统的参数辨识和故障诊断算法。算法先通过估计辅助模型系统的阶次间接求得时延参数,再通过多阶段最小二乘算法辨识得到前向通道和反馈通道的参数。以某型双轴涡扇航空发动机为例进行验证。结果表明,在应用中辨识结果与系统真值基本吻合,当遗忘因子取值随辨识结果的收敛程度变化时,算法可以有效地应用于气路故障的诊断当中,及时辨识出故障参数值。最后,对算法的两方面特点进行了说明:一是遗忘因子选取的重要性及选取的原则,二是算法可以有效排除噪声对辨识结果带来的干扰。 展开更多
关键词 航空发动机 MIMO系统 闭环辨识 故障诊断 最小二乘 辅助模型
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一种带奇异点检测和补偿的GPR在线软测量方法 预览 被引量:1
9
作者 钟怀兵 熊伟丽 《南京理工大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2017年第4期503-510,共8页
针对软测量方法实际应用中查询样本可能出现奇异点这一问题,提出一种带奇异点检测和补偿的高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)在线软测量方法。该方法首先对训练样本利用高斯过程回归方法进行建模,得到软测量模型;然后对... 针对软测量方法实际应用中查询样本可能出现奇异点这一问题,提出一种带奇异点检测和补偿的高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)在线软测量方法。该方法首先对训练样本利用高斯过程回归方法进行建模,得到软测量模型;然后对新来查询样本采用改进拉依达准则进行奇异点检测,当新来查询样本被确定为奇异点时,利用辅助模型进行修补,然后再利用软测量模型对修补后查询样本点进行预测;否则,直接对新来查询样本点使用软测量模型进行预测,此方法能够有效确保新来查询样本点的有效性。通过对实际硫回收过程的数据进行实验仿真,进一步验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 高斯过程回归 辅助模型 奇异点 拉依达准则 软测量
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状态空间模型的辅助模型辨识方法 预览
10
作者 王洁云 《智能机器人》 2016年第2期60-63,68共5页
对于有迟延状态空间模型,文中利用移位算子的性质对它进行了推导,从而转化为输出误差模型,再用辅助模型辨识方法对其进行辨识。由于这种方法有很好的收敛性,它使得有迟延状态空间模型的参数估计问题得到有效的解决。仿真例子对提出的辅... 对于有迟延状态空间模型,文中利用移位算子的性质对它进行了推导,从而转化为输出误差模型,再用辅助模型辨识方法对其进行辨识。由于这种方法有很好的收敛性,它使得有迟延状态空间模型的参数估计问题得到有效的解决。仿真例子对提出的辅助模型辨识方法进行了仿真,并和递推最小二乘算法进行了比较,证明了辅助模型辨识算法的参数估计精度优于递推最小二乘算法。 展开更多
关键词 迟延 状态空间模型 辅助模型 参数估计
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双率CARMA模型的广义最小方差自校正控制
11
作者 肖永松 刘艳君 《计算机与应用化学》 CAS 2016年第2期237-240,共4页
针对一类双率采样的CARMA模型,研究了相关的自校正控制问题。基于双率采样以及含有噪声的数据,本文提出一个辅助模型来估计无法采样到的损失输出数据,并进一步采用随机梯度算法来估计模型参数。通过最小化最优预测输出的方差并结合Dioph... 针对一类双率采样的CARMA模型,研究了相关的自校正控制问题。基于双率采样以及含有噪声的数据,本文提出一个辅助模型来估计无法采样到的损失输出数据,并进一步采用随机梯度算法来估计模型参数。通过最小化最优预测输出的方差并结合Diophantine方程给出了基于辅助模型的广义最小方差自校正控制(AM-GMVSTC)策略。最后通过一个仿真例子说明提出算法的有效性。 展开更多
关键词 自校正控制 双率系统 CARMA模型 辅助模型
基于共轭梯度迭代算法受控AR模型的参数辨识 预览
12
作者 胡志增 梁开福 《吉首大学学报:自然科学版》 CAS 2016年第6期29-33,共5页
推导了单输入单输出系统的辅助模型,它有助于减少计算量和提高共轭梯度迭代算法(新算法)的收敛速度.相比于受控移动平均模型中所提出的交互式随机梯度算法,新算法用更少的迭代步骤就可求出模型的参数估计.另外,新算法能避免出现矩阵... 推导了单输入单输出系统的辅助模型,它有助于减少计算量和提高共轭梯度迭代算法(新算法)的收敛速度.相比于受控移动平均模型中所提出的交互式随机梯度算法,新算法用更少的迭代步骤就可求出模型的参数估计.另外,新算法能避免出现矩阵的逆矩阵形式.对新算法与双共轭梯度算法进行比较,并给出数值实例检验新算法的有效性. 展开更多
关键词 参数估计 辅助模型 共轭梯度迭代算法 受控AR模型
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Use of models in large-area forest surveys: comparing model-assisted, model-based and hybrid estimation 预览
13
作者 Goran Stahl Svetlana Saarela +8 位作者 Sebastian Schnell Soren Holm Johannes Breidenbach Sean P. Healey Paul L. Patterson Steen Magnussen Erik Naesset Ronald E. McRoberts Timothy G. Gregoire 《森林生态系统:英文版》 CSCD 2016年第2期153-163,共11页
This paper focuses on the use of models for increasing the precision of estimators in large-area forest surveys.It is motivated by the increasing availability of remotely sensed data,which facilitates the development ... This paper focuses on the use of models for increasing the precision of estimators in large-area forest surveys.It is motivated by the increasing availability of remotely sensed data,which facilitates the development of models predicting the variables of interest in forest surveys.We present,review and compare three different estimation frameworks where models play a core role:model-assisted,model-based,and hybrid estimation.The first two are well known,whereas the third has only recently been introduced in forest surveys.Hybrid inference mixes designbased and model-based inference,since it relies on a probability sample of auxiliary data and a model predicting the target variable from the auxiliary data.We review studies on large-area forest surveys based on model-assisted,modelbased,and hybrid estimation,and discuss advantages and disadvantages of the approaches.We conclude that no general recommendations can be made about whether model-assisted,model-based,or hybrid estimation should be preferred.The choice depends on the objective of the survey and the possibilities to acquire appropriate field and remotely sensed data.We also conclude that modelling approaches can only be successfully applied for estimating target variables such as growing stock volume or biomass,which are adequately related to commonly available remotely sensed data,and thus purely field based surveys remain important for several important forest parameters. 展开更多
关键词 森林资源调查 辅助模型 混合估计 面积 森林调查 遥感数据 基于模型 混合推理
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受滑动平均有色噪声干扰的非均匀采样非线性系统的辨识算法研究 预览 被引量:1
14
作者 李向丽 夏静 陈维 《常熟理工学院学报》 2016年第4期58-63,共6页
研究受滑动平均有色噪声干扰的非均匀采样非线性系统的参数辨识算法.针对系统中存在不可测中间变量的问题,利用辅助模型对其进行估计,进一步提出递推增广最小二乘算法对系统参数进行辨识.并通过计算机MATLAB仿真验证了算法的有效性.
关键词 非线性系统 非均匀采样 辅助模型 滑动平均
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损失数据线性参数系统的递推最小二乘辨识方法 被引量:9
15
作者 丁锋 汪菲菲 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期2261-2266,共6页
针对损失数据线性参数系统的参数辨识问题,借助辅助模型辨识思想推导出其变递推间隔辅助模型递推最小二乘算法.为了提高该算法的计算效率,利用分解技术得到变递推间隔分解递推最小二乘算法估计系统参数.此外,在变递推间隔分解递推最小... 针对损失数据线性参数系统的参数辨识问题,借助辅助模型辨识思想推导出其变递推间隔辅助模型递推最小二乘算法.为了提高该算法的计算效率,利用分解技术得到变递推间隔分解递推最小二乘算法估计系统参数.此外,在变递推间隔分解递推最小二乘算法中引入遗忘因子,从而提高参数估计精度和收敛速度.仿真结果表明,所提出的算法能有效估计系统参数. 展开更多
关键词 参数估计 辅助模型 分解技术 损失数据 线性参数系统
一种改进的Levenberg-Marquardt辨识算法 预览 被引量:5
16
作者 杨晓冬 马光 +2 位作者 刘倩 李泓锦 张兰 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2016年第8期1263-1268,共6页
提出一种新的辨识算法对输出误差系统的参数进行辨识。运用Levenberg-Marquardt算法解决高斯牛顿法无法求逆的问题。一般算法中采用系统输出代替未知变量,但是系统输出中带有测量噪声会影响系统辨识算法的精度。为了解决这一问题,引入... 提出一种新的辨识算法对输出误差系统的参数进行辨识。运用Levenberg-Marquardt算法解决高斯牛顿法无法求逆的问题。一般算法中采用系统输出代替未知变量,但是系统输出中带有测量噪声会影响系统辨识算法的精度。为了解决这一问题,引入辅助模型思想,建立辅助模型,用辅助模型输出代替系统中的未知变量。带有固定遗忘因子的辨识算法,收敛速度较慢,预测精度较低。为了解决这一问题,引入基于预测误差的可变遗忘因子,加快算法的收敛速度,提高算法的预测精度。最后,通过仿真证明了本文算法的有效性。 展开更多
关键词 输出误差系统 LEVENBERG-MARQUARDT算法 辅助模型 可变遗忘因子
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基于辅助模型思想的带可变遗忘因子的最小二乘辨识算法 预览
17
作者 杨晓冬 闫晓金 +1 位作者 张兰 李泓锦 《北华航天工业学院学报》 CAS 2016年第3期17-19,28共4页
为了对时滞系统的时滞参数和系统动态参数进行辨识,本文提出了一种基于辅助模型思想的带可变遗忘因子的最小二乘辨识算法。建立辅助模型,用辅助模型输出代替系统的无噪声输出。引入基于预测误差的可变遗忘因子,加快算法的收敛速度,提高... 为了对时滞系统的时滞参数和系统动态参数进行辨识,本文提出了一种基于辅助模型思想的带可变遗忘因子的最小二乘辨识算法。建立辅助模型,用辅助模型输出代替系统的无噪声输出。引入基于预测误差的可变遗忘因子,加快算法的收敛速度,提高算法的预测精度。最后,通过仿真证明了本文算法的有效性。 展开更多
关键词 时滞 最小二乘 辅助模型 可变遗忘因子
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对缺失数据慢时变系统参数辨识 预览
18
作者 姜瑶 蒋珉 《工业控制计算机》 2016年第1期111-112,115共3页
使用输出误差模型来研究带有缺失输出数据系统的参数辨识问题。假定系统是慢时变系统,并且缺失数据是有限的。为了解决这样的问题,基于带有辅助模型的递推最小二乘法,引入可变的加权遗忘因子。此算法具有较强的估计精度,仿真效果验证了... 使用输出误差模型来研究带有缺失输出数据系统的参数辨识问题。假定系统是慢时变系统,并且缺失数据是有限的。为了解决这样的问题,基于带有辅助模型的递推最小二乘法,引入可变的加权遗忘因子。此算法具有较强的估计精度,仿真效果验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 缺失数据 慢时变 参数辨识 辅助模型 可变遗忘因子
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Numerical simulation of the magnetoresistance effect controlled by electric field in p-n junction
19
作者 铴盼 谌文杰 +6 位作者 王娇 闫兆文 乔坚栗 肖彤 王欣 庞正鹏 杨建红 《中国物理B:英文版》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第4期353-357,共5页
The magnetoresistance effect of a p–n junction under an electric field which is introduced by the gate voltage at room temperature is investigated by simulation. As auxiliary models, the Lombardi CVT model and carrie... The magnetoresistance effect of a p–n junction under an electric field which is introduced by the gate voltage at room temperature is investigated by simulation. As auxiliary models, the Lombardi CVT model and carrier generationrecombination model are introduced into a drift-diffusion transport model and carrier continuity equations. All the equations are discretized by the finite-difference method and the box integration method and then solved by Newton iteration.Taking advantage of those models and methods, an abrupt junction with uniform doping is studied systematically, and the magnetoresistance as a function of doping concentration, SiO_2 thickness and geometrical size is also investigated. The simulation results show that the magnetoresistance(MR) can be controlled substantially by the gate and is dependent on the polarity of the magnetic field. 展开更多
关键词 磁电阻效应 电场控制 数值模拟 P-N结 连续性方程 栅极电压 辅助模型 掺杂浓度
基于正交匹配追踪改进的Hammerstein系统辨识方法 预览
20
作者 闫亚茹 王冬青 刘艳君 《青岛大学学报:工程技术版》 CAS 2016年第4期13-16,22共5页
针对在有限数据采样情况下Hammerstem CA R模型的阶次和参数辨识问题,本文将关键变 量分离原理和压缩感知(compressed sensing, CS)理论相结合,提出了一种改进的正交匹配追踪稀 疏辨识方法.该方法采用关键变量分离原理分离出系统线性... 针对在有限数据采样情况下Hammerstem CA R模型的阶次和参数辨识问题,本文将关键变 量分离原理和压缩感知(compressed sensing, CS)理论相结合,提出了一种改进的正交匹配追踪稀 疏辨识方法.该方法采用关键变量分离原理分离出系统线性模块中的关键变量,然后用非线性模 块表达式将其替换,从而将系统输出表示为含所有待估参数的线性回归方程,并将其表达在采用压 缩感知理论进行系统参数重构的标准框架之下,最后利用压缩感知原理的正交匹配追踪算法对系 统阶次和参数同时进行估计.仿真结果表明,参数估计误差随着迭代次数的增加逐渐减小,最终趋 于零,说明该算法是有效的.该研究能有效地获得系统阶次和参数估计,提高了估计辨识算法的运 算效率,在实际工业过程中具有一定的实用意义. 展开更多
关键词 关键变量分离原理 压缩感知原理 正交匹配追踪算法 参数辨识 辅助模型
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