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线性连续重复过程的区域极点约束迭代学习控制 预览
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作者 汪磊 杨慧中 +1 位作者 陶洪峰 Wojciech Paszke 《华南理工大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期114-122,共9页
现有的迭代学习控制研究关注于迭代学习控制系统在迭代批次方向的鲁棒收敛性,对控制系统在时间方向上的性能关注较少,没有展现出控制系统的动态特征。文中研究了有限频域范围线性连续重复过程在区域极点约束下的迭代学习控制问题。首先... 现有的迭代学习控制研究关注于迭代学习控制系统在迭代批次方向的鲁棒收敛性,对控制系统在时间方向上的性能关注较少,没有展现出控制系统的动态特征。文中研究了有限频域范围线性连续重复过程在区域极点约束下的迭代学习控制问题。首先,结合二维系统理论,在时域中建立迭代学习控制系统的二维连续Roesser模型;然后基于Kalman-Yakubovich-Popov(KYP)引理,分析迭代学习控制系统的跟踪性能和区域极点约束问题;进而以线性矩阵不等式的形式给出控制器存在的充分条件,保证系统在批次方向和时间方向的性能,并将结果扩展到结构不确定性模型中;最后,通过典型的跟踪伺服系统执行机构的控制仿真验证了设计方案的有效性和可行性。 展开更多
关键词 线性连续重复过程 区域极点约束 迭代学习控制 Kalman-Yakubovich-Popov引理
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新工科工程教育背景下自动控制原理课程建设改革模式探讨 预览
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作者 陶洪峰 刘艳君 +1 位作者 熊伟丽 徐颖秦 《高教学刊》 2020年第3期124-126,共3页
在新工科工程教育理念的指导下,自动化专业的基础核心课程《自动控制原理》必须适应新时代需求,从课程内容、师资队伍、实验设置和评价方式等方面开展综合性教育教学改革,优化和重构新的教学模式,文章基于江南大学的课程情况介绍了一些... 在新工科工程教育理念的指导下,自动化专业的基础核心课程《自动控制原理》必须适应新时代需求,从课程内容、师资队伍、实验设置和评价方式等方面开展综合性教育教学改革,优化和重构新的教学模式,文章基于江南大学的课程情况介绍了一些改革措施,为相关课程提供借鉴,助力自动化新工科专业建设和人才培养。 展开更多
关键词 新工科 自动控制原理 课程改革 工程教育
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自动控制原理课程的混合式教学模式探索 预览 被引量:5
3
作者 陶洪峰 《大学教育》 2019年第3期62-64,共3页
在全球依托互联网平台开展大规模在线开放课程建设,实施线上教育模式的背景下,为同时解决线下传统课堂教学模式和线上MOOC教学模式的弊端,基于江南大学自动控制原理课程建设,将MOOC在线课程资源建设与课堂教学相融合,开展"线上-线... 在全球依托互联网平台开展大规模在线开放课程建设,实施线上教育模式的背景下,为同时解决线下传统课堂教学模式和线上MOOC教学模式的弊端,基于江南大学自动控制原理课程建设,将MOOC在线课程资源建设与课堂教学相融合,开展"线上-线下"信息融合的混合式教学模式的研究与实践探索,全方位改革课程教学大纲、教学方法、师资队伍、考核评价方法与实践教育环节,从广度与深度上全面提升校内外学生的学习自主性、增加学生获取资源的自由性,提升了课程的教学质量和辐射影响力,能为其他相关课程建设提供借鉴思路。 展开更多
关键词 自动控制原理 混合式教学 教学模式 MOOC
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一类不确定性离散非线性重复过程的迭代学习容错控制
4
作者 陶洪峰 沈建强 杨慧中 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2019年第1期88-96,共9页
针对一类具有非线性和执行器故障的重复运行不确定离散系统,提出了一种迭代学习鲁棒容错控制算法.首先通过定义执行器故障系数矩阵,将迭代学习控制过程转化为等价形式的不确定性非线性重复过程模型,然后基于混合李亚普若夫函数方法讨论... 针对一类具有非线性和执行器故障的重复运行不确定离散系统,提出了一种迭代学习鲁棒容错控制算法.首先通过定义执行器故障系数矩阵,将迭代学习控制过程转化为等价形式的不确定性非线性重复过程模型,然后基于混合李亚普若夫函数方法讨论非线性重复过程在时间轴和批次轴两个维度上的稳定性,并以线性矩阵不等式形式给出鲁棒容错控制器存在的充分条件和设计方法,同时保证系统正常和执行器故障情形下系统的容错稳定性能.最后,单杆机械手系统的输出跟踪控制仿真结果验证了本文算法的有效性. 展开更多
关键词 非线性重复过程 执行器故障 迭代学习控制 不确定性
基于EMD-DTRVM方法的三电平逆变器故障诊断
5
作者 陶洪峰 周超超 杨慧中 《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第12期2291-2298,共8页
为选择二极管箝位型三电平逆变器为研究对象,针对其开路故障问题,提出一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和决策树相关向量机(Decision Tree Relevance Vector Machine,DTRVM)的三电平逆变器故障诊断方法。首先分... 为选择二极管箝位型三电平逆变器为研究对象,针对其开路故障问题,提出一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和决策树相关向量机(Decision Tree Relevance Vector Machine,DTRVM)的三电平逆变器故障诊断方法。首先分析逆变电路的运行情况并定义故障标签,并以逆变器的桥臂电压为测量信号。然后利用EMD提取"能量和能量熵"形式的特征向量,再利用粒子群聚类算法构造决策树结构,通过训练树结构中的RVM分类模型,最终实现三电平逆变器的故障诊断。与其他方法相比,该方法具有设置参数少、结构高效、诊断速度快且精度高等优点。 展开更多
关键词 逆变器 三电平 故障诊断 决策树相关向量机 经验模态分解
执行器故障输出时滞双率采样系统的鲁棒迭代学习容错控制 预览
6
作者 陶洪峰 刘艳 杨慧中 《南京理工大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2018年第4期430-438,共9页
为了提升一类具有执行器故障和输出端外部有界扰动的输出时滞双率采样系统的可靠性,该文提出了一种鲁棒迭代学习容错控制方法。通过提升技术将带有输出时滞的双率采样系统转化为形式上无时滞的慢速率采样的扩展状态空间模型;基于二维系... 为了提升一类具有执行器故障和输出端外部有界扰动的输出时滞双率采样系统的可靠性,该文提出了一种鲁棒迭代学习容错控制方法。通过提升技术将带有输出时滞的双率采样系统转化为形式上无时滞的慢速率采样的扩展状态空间模型;基于二维系统理论设计容错控制律,将迭代学习控制过程转化为等价二维Roesser故障模型;分析并优化了系统在时间和批次轴上的容错性能,同时以线性矩阵不等式形式给出系统满足这些性能的充分条件以及鲁棒容错控制器设计方法。最后,三层液位贮槽系统的液位控制仿真验证了所提方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 执行器故障 输出时滞 双率采样 迭代学习控制 容错控制
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一种基于支持向量数据描述的聚类多模型软测量建模
7
作者 孙茂伟 杨慧中 《控制工程》 CSCD 北大核心 2018年第7期1184-1189,共6页
在基于聚类的多模型软测量建模中,如果数据聚类后类别之间界限不明显,常会出现样本类别误划分和类边界处样本估计不准确的问题。对此提出一种基于支持向量数据描述算法的聚类多模型软测量建模方法。该方法首先采用仿射传播聚类算法对数... 在基于聚类的多模型软测量建模中,如果数据聚类后类别之间界限不明显,常会出现样本类别误划分和类边界处样本估计不准确的问题。对此提出一种基于支持向量数据描述算法的聚类多模型软测量建模方法。该方法首先采用仿射传播聚类算法对数据进行类别划分,利用支持向量数据描述算法划定类边界从而确定样本与各类别的位置关系,根据样本与各类的位置关系信息从高斯过程回归算法建立的子模型、全局模型和局部模型中选择合适的模型对样本进行估计。将工业双酚A生产装置的现场数据建模和仿真,结果表明该方法是有效的。 展开更多
关键词 软测量 仿射传播聚类 支持向量数据描述 高斯过程回归
非均匀采样Hammerstein系统的梯度迭代辨识算法 预览
8
作者 谢莉 杨慧中 《南京理工大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2017年第6期738-747,共10页
为了解决Hammerstein非线性系统在非均匀采样条件下的辨识问题,该文提出了1种能够用于在线参数估计的梯度迭代算法。通过引入时变后移算子,推导了非均匀采样Hammerstein系统的离散时间模型。采用关键项分离技术将系统参数化为1个线性回... 为了解决Hammerstein非线性系统在非均匀采样条件下的辨识问题,该文提出了1种能够用于在线参数估计的梯度迭代算法。通过引入时变后移算子,推导了非均匀采样Hammerstein系统的离散时间模型。采用关键项分离技术将系统参数化为1个线性回归模型。基于辅助模型辨识思想对未知中间变量进行重构,并利用负梯度搜索原理获得模型参数的迭代估计。仿真结果表明,该文方法是有效的,且比辅助模型随机梯度算法具有更快的收敛速度,参数估计精度提高近40倍。 展开更多
关键词 非均匀采样 HAMMERSTEIN模型 梯度迭代算法 参数辨识 关键项分离技术 负梯度搜索原理
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RS-485总线架构的双无线通信光伏电站监控系统 预览 被引量:1
9
作者 陶洪峰 童亚军 《传感器与微系统》 CSCD 2017年第8期114-116,125共4页
为了更好地将区域分散的光伏电站系统集中管理和调度,提出了一种RS-485总线架构的ZigBee和3 G双无线通信的光伏电站远程数据监控系统。系统通过ZigBee无线网络将光伏电站内部短距离关键设备的数据采集并上传至主控制器,主控制器将数据... 为了更好地将区域分散的光伏电站系统集中管理和调度,提出了一种RS-485总线架构的ZigBee和3 G双无线通信的光伏电站远程数据监控系统。系统通过ZigBee无线网络将光伏电站内部短距离关键设备的数据采集并上传至主控制器,主控制器将数据保存的同时启动3 G模块将数据发送到远距离数据库服务器,远端服务器进一步接入以太网与采用浏览器/服务器(B/S)软件设计模式的上位机无缝连接,具有较好的应用性和扩展性。 展开更多
关键词 光伏电站 ZigBee 3G 主控制器 浏览器/服务器模式
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基于改进混合蛙跳算法的软测量建模方法 预览
10
作者 张孙力 杨慧中 《南京理工大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2017年第2期173-180,共8页
针对混合蛙跳算法的寻优机制在寻优过程中易陷入局部最优和收敛效果不理想的问题,该文提出一种改进的混合蛙跳算法。该算法在更新群中最差个体时同步更新最优个体。更新最差个体步长时引入上一次的移动步长并赋予动态权值。改进算法舍... 针对混合蛙跳算法的寻优机制在寻优过程中易陷入局部最优和收敛效果不理想的问题,该文提出一种改进的混合蛙跳算法。该算法在更新群中最差个体时同步更新最优个体。更新最差个体步长时引入上一次的移动步长并赋予动态权值。改进算法舍弃了原算法中用随机值代替最差值的做法,引入高斯变异算子对最差个体进行高斯变异,使种群进化更趋合理。将改进的混合蛙跳算法运用到模糊C均值聚类算法的聚类中心优化中,得到最优的聚类中心。利用该聚类中心对样本进行模糊C均值聚类,并用高斯过程回归对各类样本子集分别建立对应的子模型,通过加权得到系统输出。以双酚A生产过程结晶单元为例进行仿真,对装置出口处的苯酚浓度进行软测量建模,获得了较好的实验结果。 展开更多
关键词 混合蛙跳算法 动态权值 高斯变异算子 聚类中心
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基于Aspen Plus用户模型技术的双酚A生产流程模拟
11
作者 戴天 杨慧中 《计算机与应用化学》 CAS 2017年第11期858-867,共10页
Aspen Plus仿真软件能够很好的实现化工工艺流程的模拟,并能对化工工艺流程实现参数优化、灵敏度分析和经济评价等。但化工工艺流程复杂,装置模型众多,Aspen Plus中现有模型库不可能提供所有的单元模型。本文基于Aspen与Matlab的数据交... Aspen Plus仿真软件能够很好的实现化工工艺流程的模拟,并能对化工工艺流程实现参数优化、灵敏度分析和经济评价等。但化工工艺流程复杂,装置模型众多,Aspen Plus中现有模型库不可能提供所有的单元模型。本文基于Aspen与Matlab的数据交互功能,开发了Aspen与Matlab接口用户模型——AEM用户模型,该用户模型能够实现在Aspen界面下调用Matlab程序,建立基于软测量技术的用户模型,大大扩展了Aspen Plus的适用范围。应用文中提出的方法,采用GPR的软测量多模型建模方法,完成了双酚A生产流程中结晶塔的用户模型开发,实现了双酚A加合物结晶过程的模拟,并应用到双酚A生产流程模拟中。 展开更多
关键词 ASPEN PLUS Matlab 用户模型 软测量 多模型
基于QPSO-RVM的双酚A软测量建模
12
作者 何新礼 谢莉 杨慧中 《计算机与应用化学》 CAS 2017年第11期883-890,共8页
相关向量机(RVM)预测模型在贝叶斯框架下用最大似然方法对模型权值进行训练,可以有效解决过学习的问题,有较高的模型泛化能力且具有较为稀疏的相关向量和核函数选择上不用满足Mercer条件等优点。RVM的基本思想是使用核方法将自变量从... 相关向量机(RVM)预测模型在贝叶斯框架下用最大似然方法对模型权值进行训练,可以有效解决过学习的问题,有较高的模型泛化能力且具有较为稀疏的相关向量和核函数选择上不用满足Mercer条件等优点。RVM的基本思想是使用核方法将自变量从低维空间映射到高维空间,以获得因变量与自变量线性回归的稀疏解。核矩阵作为训练数据信息到回归模型的信息通道,其唯一参数即核函数宽度的选取直接影响RVM模型的回归性能。本文基于量子粒子群优化算法(QPSO)提出了RVM核函数参数值的优化方法,并使用该方法建立双酚A(BPA)生产过程中裂解回收单元的BPA含量软测量模型。实际应用结果表明优化后的RVM模型预测精度有明显的提高,表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 软测量 相关向量机 量子粒子群 回归
三电平逆变器的决策树SVM故障诊断 预览 被引量:5
13
作者 陶洪峰 周超超 杨慧中 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2017年第2期238-244,共7页
针对二极管箝位型三电平逆变器的开路故障诊断问题,提出一种基于决策树支持向量机(decision tree support vector machines,DT-SVM)的故障诊断方法。以逆变状态为例,首先分析逆变器主电路的运行情况并进行故障分类,然后以中、上、下... 针对二极管箝位型三电平逆变器的开路故障诊断问题,提出一种基于决策树支持向量机(decision tree support vector machines,DT-SVM)的故障诊断方法。以逆变状态为例,首先分析逆变器主电路的运行情况并进行故障分类,然后以中、上、下三种桥臂电压为测量信号,采用小波多尺度分解法提取特征信号,进而利用粒子群聚类算法(particle swarm clustering algorithm)生成决策树SVM分类模型,最终实现了三电平逆变器的多模式故障诊断。仿真结果表明,本方法在使用了较少分类模型的情况下完成故障诊断任务,相较于BP神经网络、一对一结构的支持向量机和极端学习机等方法,在10%白噪声扰动下对于三电平逆变器多模式开路故障的诊断精度可达98.46%,算法具有更好的准确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 逆变器 三电平 故障诊断 决策树支持向量机 粒子群聚类
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输出时滞双率采样系统的鲁棒迭代学习控制 被引量:1
14
作者 陶洪峰 刘艳 杨慧中 《控制与决策》 CSCD 北大核心 2017年第9期1707-1713,共7页
针对一类带有输出时滞的单输入单输出双率采样系统,提出一种鲁棒迭代学习控制算法.首先,利用提升技术将带有输出时滞的双率采样系统转化为无时滞形式的慢速率采样的状态空间模型,并基于二维(2D)系统理论,将迭代学习控制过程转化为等... 针对一类带有输出时滞的单输入单输出双率采样系统,提出一种鲁棒迭代学习控制算法.首先,利用提升技术将带有输出时滞的双率采样系统转化为无时滞形式的慢速率采样的状态空间模型,并基于二维(2D)系统理论,将迭代学习控制过程转化为等价2D模型;然后利用线性矩阵不等式(LMI)技术,给出确保系统稳定的充分条件和鲁棒控制器设计方法;最后,通过3层液位贮槽系统的液位控制仿真验证所提出方法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 输出时滞 双率采样 鲁棒迭代学习控制 提升技术 线性矩阵不等式
非线性时滞系统的未知方向自适应学习控制 被引量:1
15
作者 陶洪峰 沈建强 +1 位作者 陈刚 霰学会 《控制工程》 CSCD 北大核心 2017年第6期1170-1174,共5页
针对一类控制方向未知的非参数化不确定非线性时滞系统的控制问题,设计了一种鲁棒自适应学习控制算法。在控制器设计中引入Nussbaum增益函数,避免对系统控制方向未知问题的讨论。进而利用双曲正切函数的有界性,为参数估计值设定估计... 针对一类控制方向未知的非参数化不确定非线性时滞系统的控制问题,设计了一种鲁棒自适应学习控制算法。在控制器设计中引入Nussbaum增益函数,避免对系统控制方向未知问题的讨论。进而利用双曲正切函数的有界性,为参数估计值设定估计界,采用线性参数化的Fourier级数展开对周期期望输入函数进行估计,保证学习算法的鲁棒性。理论分析表明,所提自适应学习控制律能够保证系统闭环信号的有界性,且系统误差能够渐近地收敛于零。最后通过数值仿真进一步验证了所提控制算法的有效性。 展开更多
关键词 控制方向未知 非线性时滞系统 自适应 学习控制
-种基于改进扩张搜索聚类算法的软测量建模方法 预览 被引量:2
16
作者 张孙力 杨慧中 《南京理工大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2017年第5期574-580,共7页
针对传统聚类方法过于依赖数据空间分布和先验知识的缺点,该文提出了-种改进的 扩张搜索聚类算法.该算法充分考虑了样本疏密度对聚类效果的影响,根据每个样本点不同的 疏密度给予不同的搜索半後,并且引入阈值对不同疏密度的样本点采用... 针对传统聚类方法过于依赖数据空间分布和先验知识的缺点,该文提出了-种改进的 扩张搜索聚类算法.该算法充分考虑了样本疏密度对聚类效果的影响,根据每个样本点不同的 疏密度给予不同的搜索半後,并且引入阈值对不同疏密度的样本点采用不同的聚类方式,以适 于各种形状的样本分布.采用这种改进的扩张搜索聚类算法对样本数据进行聚类,并用高斯过 程回归( GPR)对各类样本子集分别建立对应的软测量子模型,最后采用开关切换的多模型融合 方式得到最终的软测量多模型.以双酚A 生产过程结晶单元的仿真结果为例,对装置出口处 的苯酚浓度进行软测量建模,获得了较好的实验结果. 展开更多
关键词 疏密度 阈值 高斯过程回归 扩张搜索聚类算法 软测量建模
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辅助模型辨识方法(2):输入非线性输出误差系统 预览 被引量:3
17
作者 丁锋 陈慧波 《南京信息工程大学学报:自然科学版》 CAS 2016年第2期97-115,共19页
针对具有已知基的输入非线性输出误差系统,提出了基于过参数化模型的辅助模型递推辨识方法和辅助模型递阶辨识方法,提出了基于关键项分离的辅助模型递推辨识方法、基于关键项分离的辅助模型两阶段辨识方法和辅助模型三阶段辨识方法,提... 针对具有已知基的输入非线性输出误差系统,提出了基于过参数化模型的辅助模型递推辨识方法和辅助模型递阶辨识方法,提出了基于关键项分离的辅助模型递推辨识方法、基于关键项分离的辅助模型两阶段辨识方法和辅助模型三阶段辨识方法,提出了基于双线性参数模型分解的辅助模型随机梯度算法和基于双线性参数模型分解的辅助模型递推最小二乘算法,并给出了几个典型辨识算法的计算量、计算步骤.这些算法的收敛性分析都是需要研究的辨识课题. 展开更多
关键词 参数估计 递推辨识 梯度搜索 最小二乘 过参数化模型 关键项分离 模型分解 辅助模型辨识思想 递阶辨识原理 输入非线性系统
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辅助模型辨识方法(3):输入非线性输出误差自回归系统 预览 被引量:2
18
作者 丁锋 毛亚文 《南京信息工程大学学报:自然科学版》 CAS 2016年第3期193-214,共22页
输入非线性系统包括输入非线性方程误差类系统和输入非线性输出误差类系统.针对输入非线性输出误差自回归系统,分别基于过参数化模型,基于关键项分离原理,基于数据滤波技术,研究了相应的基于过参数化模型的辅助模型递推辨识方法、基于... 输入非线性系统包括输入非线性方程误差类系统和输入非线性输出误差类系统.针对输入非线性输出误差自回归系统,分别基于过参数化模型,基于关键项分离原理,基于数据滤波技术,研究了相应的基于过参数化模型的辅助模型递推辨识方法、基于关键项分离的辅助模型递推辨识方法、基于数据滤波的辅助模型递推辨识方法.这些方法可以推广到其他输入非线性输出误差系统、输出非线性输出误差系统、反馈非线性系统等.并给出了几个典型辨识算法的计算步骤、流程图和计算量. 展开更多
关键词 参数估计 递推辨识 梯度搜索 最小二乘 过参数化模型 关键项分离 滤波技术 模型分解 辅助模型辨识思想 递阶辨识原理 输入非线性系统 输出非线性系统
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辅助模型辨识方法(1):自回归输出误差系统 预览 被引量:3
19
作者 丁锋 《南京信息工程大学学报:自然科学版》 CAS 2016年第1期1-22,共22页
研究了自回归输出误差(AR-OE)系统的辅助模型随机梯度算法、辅助模型多新息随机梯度算法、辅助模型递推最小二乘算法,自回归输出误差自回归滑动平均(AR-OEARMA)系统(即AR—Box-Jenkins系统)的辅助模型广义增广随机梯度算法、辅... 研究了自回归输出误差(AR-OE)系统的辅助模型随机梯度算法、辅助模型多新息随机梯度算法、辅助模型递推最小二乘算法,自回归输出误差自回归滑动平均(AR-OEARMA)系统(即AR—Box-Jenkins系统)的辅助模型广义增广随机梯度算法、辅助模型多新息广义增广随机梯度算法、辅助模型递推广义增广最小二乘算法,以及AR—Box-Jenkins系统的基于滤波的辅助模型广义增广随机梯度算法、基于滤波的辅助模型多新息广义增广随机梯度算法、基于滤波的辅助模型递推广义增广最小二乘算法等. 展开更多
关键词 参数估计 递推辨识 梯度搜索 最小二乘 滤波 分解 辅助模型辨识思想 多新息辨识理论 递阶辨识原理 方程误差系统 输出误差系统 线性系统
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辅助模型辨识方法(6):性能分析 预览
20
作者 丁锋 《南京信息工程大学学报:自然科学版》 CAS 2016年第6期481-498,
辨识方法的性能分析是系统辨识领域的重要而困难的研究课题.新的辨识方法一诞生,就伴随着收敛性分析.辅助模型辨识是辨识的一个分支,辅助模型辨识方法已成为一大类辨识方法族,关于其收敛性也提出了许多课题.本文研究了输出误差系统辅助... 辨识方法的性能分析是系统辨识领域的重要而困难的研究课题.新的辨识方法一诞生,就伴随着收敛性分析.辅助模型辨识是辨识的一个分支,辅助模型辨识方法已成为一大类辨识方法族,关于其收敛性也提出了许多课题.本文研究了输出误差系统辅助模型随机梯度算法、辅助模型递推最小二乘算法、辅助模型多新息随机梯度算法、变间隔辅助模型随机梯度算法和变间隔辅助模型递推最小二乘算法的一致收敛性,近似分析了Box-Jenkins系统辅助模型递推广义增广最小二乘算法的性能. 展开更多
关键词 参数估计 递推辨识 最小二乘 辅助模型辨识思想 多新息辨识理论 递阶辨识原理 耦合辨识概念 滤波辨识理念 线性系统
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