多新息相关论文
无人驾驶机器人是指无需对现有操纵平台进行底盘改装,可无损安装在驾驶室内,替代人员在危险和恶劣环境下进行驾驶操作的特种机器人......
目前,随着储能技术和电动汽车的不断发展,电池管理系统（BMS）的开发与优化变得非常关键。锂电池的SOC估计作为电池管理系统的核心算法......
三相交流电弧炉在大型炼钢中占有的比例在日益增大,而它需要控制的部分是电极调节系统。电极调节系统包含两部分,分别是液压系统和......
在工业过程中,大多数系统是非线性系统,非线性系统的参数估计已受到广泛关注。输出误差双线性参数系统是一类特殊的非线性系统,已......
传统的辨识方法—最小二乘(LS)、随机梯度(SG)类算法都是采用单新息修正技术的辨识方法。多新息辨识方法是对单新息辨识算法的推广......
数学模型是分析系统动态特性的基础。辨识技术是建立复杂系统数学模型的有效方法之一。在实际工业生产过程中,由于控制系统日益复......
双率采样数据系统是工业中一种广泛存在的系统，由于这种系统的快输入慢输出的数据特性，不能用传统单率系统的辨识方法来辨识。需要寻......
对于带未知参数的系统模型,直接进行状态估计是无法实现的。因为系统模型进行状态估计需要模型参数和噪声方差是已知的,因此在进行......
在工业生产过程中,时滞和负载扰动是普遍存在的。本文针对时滞非线性Hammerstein输出误差模型(HOE模型),研究了在不同负载干扰下的......
最小二乘辨识方法是系统辨识中一种基础且经典的辨识方法。在随机系统模型中,利用最小二乘法得到的估计结果具有很好的统计特性。......
阐述了选题的目的和意义,概述了经典系统辨识方法的研究状况、模块化非线性系统辨识方法的研究状况、双率/多率系统辨识方法的研究......
学位
参数辨识是分析与设计被控系统的前提和基础。随机梯度类辨识算法是常见的一种辨识算法，不同于另一种常见的最小二乘类辨识算法，随机......
针对标准的扩展卡尔曼滤波算法（EKF）在强非线性系统中估计精度较低的问题，提出了一种改进的扩展卡尔曼滤波算法（MI-EKF），使得滤波精度得......
系统建模是卡尔曼滤波的基础，系统模型不准确带来的验前数据误差，使滤波器精度降低，甚至可能造成发散。针对这种情况，提出一种基于多新......
