平台系统随机数学模型的辨识

本文以PN-01型制导陀螺平台系统为对象,对其横滚通道和俯仰通道的随机漂移进行了数据采集和平稳化处理,并建立了随机数学模型。模型残量检验表明,所建立的平台系统随机漂移数学模型是适用的。从而为今后进一步改善平台系统的精度提供了必要的数学模型。     

经典模型降阶方法述评

大系统模型降阶是一个活跃的研究领域,比较成熟的经典降阶方法主要有;Pade逼近法,时间矩法,连分式法,Routh逼近法及混合法等。本文综述了这一领域的现有文献,介绍了每种降阶方法的基本思想、优缺点和适用范围,特别指出了一些新的经典模型降阶方法的进展。文中最后提出了模型降阶方法的可能研究方向。     

快速Givens变换在参数递推最小二乘估计中的应用

本文根据Givens转动的特点,提出了一种快速Givens正交换算法,并将该方法用于数学模型参数递推最小二乘估计,为模型参数在线估计提供了一种快速算法。     

多变量自回归模型的快速辨识方法

本文提出了多变量AR(Autoregressive)模型建模的快速算法,该算法采用解超定矩阵的最小二乘方法,并利用正交变换技术,从而避免了最小二乘估计中矩阵求逆的病态问题,保证了数值计算的稳定性。还介绍了一种可转化为单变量建模的多变量AR模型,它可以直接利用单变量建模模块。一般情况下,可将序列进行典则分解。最后简要列出了有关结论。