导读:本文包含了阶次辨识论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:系统,模型,渐近,分数,参数,矩阵,误差。
阶次辨识论文文献综述
祁国芳,景绍学,范梦松[1]（2019）在《一类Wiener系统的动态环节的阶次辨识算法》一文中研究指出Wiener系统的结构特点,使得其线性动态环节的输出不可测量,导致现有方法无法直接用于Wiener非线性系统的线性环节的定阶。为了准确确定一类Wiener系统包含的FIR函数的阶次,提出了一种残差曲线斜率法。该方法基于残差曲线的斜率来获得FIR的阶次。并且,该方法在不进行参数辨识的基础上,仅利用测量到的输入输出输出数据,来获得FIR的阶次。该算法既减小了计算量,也提高了定阶准确度。数值仿真验证了算法的有效性。(本文来源于《软件工程》期刊2019年10期）
崔荣芝[2]（2018）在《连续时间分数阶系统的参数与微分阶次辨识》一文中研究指出分数阶微积分统一并拓展了传统微积分概念,其阶次已经延伸到实数甚至复数范围,为人们探索物理世界及改进工艺开辟了崭新道路。其在建模精度与控制性能方面可取得更简洁准确的效果,满足了随工程技术飞速发展而日益增高的要求。建模是分数阶系统分析与控制的重要前提,而辨识几乎是唯一有效的手段。尽管其研究已有诸多时日且积累了一些成果,但仍然面临着重重困难。另外,考虑到在某些情形下连续时间模型可以比离散的更能刻画系统特性,而且相应的分数阶系统占据了该领域的绝大部分。故基于连续时间模型设计分数阶系统的辨识框架与方法可丰富理论并益于工程实践。首先,本文通过设计分数阶更新律估计分数阶系统的参数,特别考虑了存在冲击噪声的情况。不同于传统梯度下降法中待辨识参数采用一阶差分更新,本文设计的分数阶更新律采用离散分数阶差分特性,减小每步更新量的同时又纳入参数的历史信息,平滑了参数收敛过程。冲击噪声导致以最小方差为目标函数的算法剧烈波动甚至发散,为此本章构造可微的近似最小绝对偏差函数。严谨的数学分析与详细的仿真实例阐明了算法具有较优的收敛性和稳态性。其次,本文提出分数阶更新梯度法并辨识被异常值污染的系统。使用核范数与无穷范数把异常值检测问题转化为矩阵分解问题,首次实现了精确检测异常值的同时估计测量噪声,避免了检测前先滤除噪声导致检测精度的降低。此外,进一步挖掘分数阶梯度法的潜质,引入变初始值机制使得步长能够自适应调整。结合上一章的更新律,提出分数阶更新梯度法,不仅加快了收敛速率而且提高了稳态精度,很好地缓解了二者的矛盾。最后,本文利用块脉冲函数法同步辨识非同元次系统的各微分阶次与参数。基于块脉冲函数推导出可逼近分数阶积分计算的广义运算矩阵,将微分形式的系统传递函数转化为积分形式,进而可通过各阶次对应运算矩阵的代数组合表示系统预测输出。然后,借助输出误差法的思想求解非线性优化问题实现辨识目标。该方法不仅规避了信号微分值的复杂计算,而且解决了已有研究中需已知微分阶次或假定系统为同元次的问题。(本文来源于《中国科学技术大学》期刊2018-05-01）
赵永历,仲恒,李定远[3]（2014）在《基于残差方差的系统阶次和参数辨识算法》一文中研究指出系统辨识的研究一般是将系统的阶次辨识和参数估计分开的,但实际应用过程中这两个问题又是紧密相关的。有的模型阶次辨识过程是伴随着模型的参数估计,因此可以对这类阶次辨识方法同参数估计的方法进行融合和扩展。针对输出误差系统,借助辅助模型推导出基于残差方差递推算法,利用该算法辨识出了模型的阶次和参数,减少了传统系统辨识过程的计算量和辨识时间。(本文来源于《工业控制计算机》期刊2014年04期）
赵永历,仲恒,李定远,胡涛[4]（2014）在《基于行列式比的阶次和参数同步递推辨识算法》一文中研究指出针对输出误差模型,结合辅助模型的思想对原有阶次辨识和参数估计的方法进行融合和扩展,推导出基于辅助模型的行列式比定阶法,同时得出模型的阶次和参数,不仅减少了辨识过程的计算量,也节约了辨识时间。考虑到原有行列式比定阶法可能存在的不准确性,提出了一种系统模型的确认方法,增强了阶次辨识能力。仿真实验也充分表明,对行列式比定阶法的扩展不仅可以准确地辨识出系统的阶次,得出的参数估计值也有较高的精度。(本文来源于《计算机应用》期刊2014年02期）
朴星日,段亚[5]（2013）在《人体头部过载模型阶次的辨识与降阶研究》一文中研究指出针对在系统辨识过程中面临的人体头部过载模型阶次辨识问题,介绍了常用的模型阶次辨识方法及利用残差平方和即损失函数J估计模型阶次的原理,并基于20组试验数据开展人体头部过载模型阶次辨识研究。通过系统辨识获得了人体头部过载模型后,采用Gram阵对Hankel奇异值分解方法实施模型简化和降阶处理。通过比较降阶前后模型,表明模型降阶方法是有效和正确的。(本文来源于《现代电子技术》期刊2013年22期）
王永,廖增,彭程,梁舒,朱竹婷[6]（2013）在《分布阶次系统时域子空间辨识》一文中研究指出研究线性时不变分布阶次系统的时域辨识问题,提出一种基于主元分析的子空间辨识算法.该算法采用分数阶滤波器重构基本输入输出方程,利用主元分析辨识分布阶次系统的各项系数矩阵,通过代价函数将系统的各项分数阶微分阶次辨识问题转化为多变量参数优化问题,设计了辅助变量消除辨识过程中随机噪声的不利影响.数值仿真实例表明了算法的有效性.(本文来源于《控制与决策》期刊2013年01期）
王建宏[7]（2012）在《Wiener系统辨识中有限阶次的渐近性分析》一文中研究指出在白噪声和有色噪声激励下,分别推导出Wiener系统线性部分的渐近方差式.在有色噪声激励下,添加对噪声模型的渐近分析.利用由正交基构成的生成核函数替换模型阶数,得到的两渐近方差式能更精确地接近于对应的真实采样值.根据渐近方差矩阵,建立以输入功率谱为变量的优化问题.通过求解带约束条件的优化问题得到Wiener系统中最优输入信号的功率谱密度.最后用仿真算例验证本文方法的有效性.(本文来源于《北京理工大学学报》期刊2012年12期）
朱呈祥,邹云[8]（2012）在《基于信息压缩矩阵交替变换的分数阶系统结构、阶次与参数的同时辨识方法》一文中研究指出在愈来愈被关注的分数阶控制研究中,分数阶系统辨识的理论与方法是一个重要方向.目前相关研究极少涉及分数阶系统的结构和阶次辨识.首先讨论了分数阶线性SISO系统辨识的有色噪声模型,然后构造了具有"移位性质"的信息向量和信息压缩矩阵,并给出了信息压缩矩阵分解变换的理论分析及其证明;在此基础上,提出了一种利用信息压缩矩阵交替变换提取相关信息的算法,论述了最优估计模型结构与阶次的判定准则,从而同时辨识分数阶系统时域模型的结构、阶次与参数;仿真研究表明,本文方法能够获得满意的辨识结果,具有良好的抑制噪声干扰能力;不仅能够准确地辨识系统模型的结构与阶次,而且能够辨识噪声模型的结构与阶次.(本文来源于《自动化学报》期刊2012年08期）
王建宏[9]（2012）在《Wiener系统辨识中有限阶次的渐近性分析》一文中研究指出针对Wiener系统中的两类未知参数以相互结合的形式出现在非线性函数中,通过预测误差法辨识此两类未知参数,进而确定Wiener系统中线性部分的系统对象模型和噪声模型的渐近方差矩阵形式。本文在白噪声和有色噪声激励的作用下,分别推导出Wiener系统中线性部分的渐近方差表达式。在广义情况下,根据所推导出来的未知参数矢量的渐近方差矩阵式,建立一个以输入功率谱密度为自变量的最优化问题。通过求解此带有约束条件的最优化问题得到Wiener系统辨识中最优输入信号设计的功率谱密度表达式。最后用仿真算例验证本文方法的有效性和可行性。(本文来源于《第叁十一届中国控制会议论文集A卷》期刊2012-07-25）
殷环环[10]（2012）在《单输入单输出系统阶次辨识方法》一文中研究指出系统辨识包括阶次辨识和参数估计，实际应用中这两个问题是紧密相关的，也就是说进行参数估计时候需要已知阶次，而辨识阶次时通常要利用参数估计值。对于系统的参数辨识，人们已经进行了深入的研究，并总结出了一套成熟的方法。国内外刊物每年发表的辨识论文也不少，但是研究模型阶次辨识的论文不多，且阶次辨识也是以方程误差类模型辨识居多，很少涉及到输出误差类模型的阶次辨识，因此本文对系统阶次的研究具有重要的理论和实用价值。本文以国家自然科学基金项目为背景，提出了单输入单输出系统阶次辨识的课题。在查阅了相关文献的基础上，并进行了深入研究，取得如下的研究成果。l论文首先对于单输入单输出时不变线性离散时间系统的状态空间模型，推导出由脉冲响应构成的Hankel矩阵秩判断系统阶次，进而用Hankel矩阵的奇异值分解(sVD)的秩方法和用Hankel矩阵行列式绝对值的下均比值法来判断系统阶次。仿真例子验证了所提出算法的有效性。同时，单输入单输出线性时不变确定性离散时间系统，除了可以有状态空间模型描述外，还有对应的差分方程描述，即确定性自回归滑动下均模型。仿真结果验证了上面提出的方法也同样适用于确定性自回归滑动下均模型。2针对输出误差模型，首先提出了利用行列式比估计模型阶次的方法基本思想，类似于Hankel矩阵判秩方法，只是Hankel矩阵用系统的脉冲响应构成，而行列式比定阶法利用的是输入输出数据，提出了基于辅助模型递推最小二乘算法的阶次辨识算法。另外又提出了利用残差方差估计模型阶次的方法基本思想，实际上就是构造判断阶次运算何时结束的一个准则函数，然后还是借助辅助模型递推最小二乘算法提出阶次辨识算法，最后都通过仿真例子验证了所提出的算法。3对于输出误差滑动下均模型，除了要解决辨识输出误差模型所遇到的问题，还要考虑到模型辨识包括系统模型和噪声模型阶次都要辨识。解决的思路是先固定噪声模型阶次不变来辨识系统模型，然后再固定系统模型的阶次不变来辨识噪声模型。文章进一步对前一章的行列式比定阶法和残差方差定阶法进行了改进，最后都通过仿真例子验证了所提出的算法。论文最后给出了总结和展望，并对本课题的研究所面临的一些困难和有待深入研究的方向做了个简单介绍，如文中所给出的阶次辨识算法需要进一步的理论证明，文中提出的方法有待进一步推广到多变量系统的阶次辨识等。(本文来源于《江南大学》期刊2012-03-01）
阶次辨识论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
分数阶微积分统一并拓展了传统微积分概念,其阶次已经延伸到实数甚至复数范围,为人们探索物理世界及改进工艺开辟了崭新道路。其在建模精度与控制性能方面可取得更简洁准确的效果,满足了随工程技术飞速发展而日益增高的要求。建模是分数阶系统分析与控制的重要前提,而辨识几乎是唯一有效的手段。尽管其研究已有诸多时日且积累了一些成果,但仍然面临着重重困难。另外,考虑到在某些情形下连续时间模型可以比离散的更能刻画系统特性,而且相应的分数阶系统占据了该领域的绝大部分。故基于连续时间模型设计分数阶系统的辨识框架与方法可丰富理论并益于工程实践。首先,本文通过设计分数阶更新律估计分数阶系统的参数,特别考虑了存在冲击噪声的情况。不同于传统梯度下降法中待辨识参数采用一阶差分更新,本文设计的分数阶更新律采用离散分数阶差分特性,减小每步更新量的同时又纳入参数的历史信息,平滑了参数收敛过程。冲击噪声导致以最小方差为目标函数的算法剧烈波动甚至发散,为此本章构造可微的近似最小绝对偏差函数。严谨的数学分析与详细的仿真实例阐明了算法具有较优的收敛性和稳态性。其次,本文提出分数阶更新梯度法并辨识被异常值污染的系统。使用核范数与无穷范数把异常值检测问题转化为矩阵分解问题,首次实现了精确检测异常值的同时估计测量噪声,避免了检测前先滤除噪声导致检测精度的降低。此外,进一步挖掘分数阶梯度法的潜质,引入变初始值机制使得步长能够自适应调整。结合上一章的更新律,提出分数阶更新梯度法,不仅加快了收敛速率而且提高了稳态精度,很好地缓解了二者的矛盾。最后,本文利用块脉冲函数法同步辨识非同元次系统的各微分阶次与参数。基于块脉冲函数推导出可逼近分数阶积分计算的广义运算矩阵,将微分形式的系统传递函数转化为积分形式,进而可通过各阶次对应运算矩阵的代数组合表示系统预测输出。然后,借助输出误差法的思想求解非线性优化问题实现辨识目标。该方法不仅规避了信号微分值的复杂计算,而且解决了已有研究中需已知微分阶次或假定系统为同元次的问题。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
阶次辨识论文参考文献
[1].祁国芳,景绍学,范梦松.一类Wiener系统的动态环节的阶次辨识算法[J].软件工程.2019
[2].崔荣芝.连续时间分数阶系统的参数与微分阶次辨识[D].中国科学技术大学.2018
[3].赵永历,仲恒,李定远.基于残差方差的系统阶次和参数辨识算法[J].工业控制计算机.2014
[4].赵永历,仲恒,李定远,胡涛.基于行列式比的阶次和参数同步递推辨识算法[J].计算机应用.2014
[5].朴星日,段亚.人体头部过载模型阶次的辨识与降阶研究[J].现代电子技术.2013
[6].王永,廖增,彭程,梁舒,朱竹婷.分布阶次系统时域子空间辨识[J].控制与决策.2013
[7].王建宏.Wiener系统辨识中有限阶次的渐近性分析[J].北京理工大学学报.2012
[8].朱呈祥,邹云.基于信息压缩矩阵交替变换的分数阶系统结构、阶次与参数的同时辨识方法[J].自动化学报.2012
[9].王建宏.Wiener系统辨识中有限阶次的渐近性分析[C].第叁十一届中国控制会议论文集A卷.2012
[10].殷环环.单输入单输出系统阶次辨识方法[D].江南大学.2012
论文知识图
