一种带负载工业机器人动力学模型辨识方法

针对带负载工况下六自由度关节型工业机器人动力学模型的辨识问题,提出了一种带负载机器动力学模型的参数辨识方法。在获 得机器人本体动力学模型的前提下,用Newton Euler法建立负载动力学模型进行补偿,设计激励轨迹获取负载贡献的力矩,然后用加权最小二乘法辨识出负载模型中未知参数。最后对得到的带负载完整机器人动力学模型进行验证与分析,结果表明通过辨识得到的预测力矩与测量力矩有较好的跟随性,所提出的辨识方法具有一定的工程参考价值。     

非线性输出误差模型的两阶段递推辨识算法

输入非线性系统的输出误差模型在实际工业生产中是一类常见模型,针对含有色噪声的输出误差模型提出基于辅助模型的两阶段递推增广最小二乘算法。根据辅助模型思想和分解技术,将复杂的非线性辨识系统分解为系统模型和噪声模型子系统,再根据最小二乘思想分别辨识,其中噪声信息向量中存在的不可测噪声项用其估计值代替。最后与递推增广最小二乘算法在参数估计精度和收敛速度的比较,验证算法在此类模型应用的有效性,仿真结果表明该算法精度高,收敛速度快,计算量小。     

一种ARMA模型的阶数递推辨识算法

本文从实际物理系统出发,提出了一种基于广义最小二乘的阶数递推ARMA模型辨识算法——REARMA算法.利用最小二乘逆的递推计算,大大加快了系统辨识的速度.     

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。     

一种闭环对象辨识方法及其在生产中的应用

针对一些难达稳态过程的模型不易辨识的问题,提出了一种对象模型参数和状态方程初值同时辨识的新方法.该方法可不进行装置实验,仅使用装置历史数据就可进行在线辨识,且适用于系统处于非稳定状态的阶跃响应数据.闭环控制系统辨识仿真和实际应用表明,应用该方法辨识出的对象特性进行PID参数设计,效果明显,并且使控制系统具有很好的抗干扰能力和鲁棒性.     

考虑非理想噪声干扰的直升机飞行动力学模型辨识方法

利用MATLAB/SIMULINK平台搭建了直升机仿真实验系统,并以UH-60直升机为对象实现了考虑非理想噪声干扰的仿真飞行实验。建立了非理想噪声数学模型并基于增广最小二乘法设计 了一套同时考虑模型参数和噪声参数的综合辨识算法,在此基础上,利用仿真实验数据实现了UH-60直升机纵向飞行动力学模型的辨识与验证。最后,通过与普通最小二乘法的对比验证了本文方法的优越性。      

基于模型试验的旋翼/机身气动干扰经验算式

试验研究了直升机机身受旋翼气流干扰时的空气动力特性。试验结果证实机身阻力与旋翼前进比和桨盘载荷变化密切相关,机身升力和俯仰力矩的大小与旋翼桨盘载荷关系更大。通过对试验数据的初步分析,确定机身受旋翼尾流影响的气动干扰算式结构,利用最小二乘原理建立了简单有效的直升机机身在旋翼尾流干扰下的气动力算式,该算法可直接用于直升机气动设计和实时仿真模型中。     

工业机器人D-H运动学参数分步辨识方法

针对工业机器人运动学参数辨识过程中的角度误差易淹没在数量级较大的位置误差中的问题,提出一种快速有效的分步辨识方法。首先构建机器人Denavit-Hartenberg（D-H）运动学模型,其次给出参数辨识两步误差模型,最后进行机器人运动学参数辨识试验。借助激光跟踪仪进行外部测量,通过3种试验方案对比,验证了基于两步误差模型的机器人运动学参数辨识方法的正确性和有效性,且辨识精度具有一定优势。将辨识参数代替机器人原有运动学参数,进行碳纤维薄板钻孔加工,加工孔的位置度由3 mm提高到1 mm以内。     

建立非线性气动参数模型的一种方法

介绍了一种以最小二乘法为基础的建立非线性参数模型的方法，可对模型和模型各项的显著性进行检验。通过对变量的标准化和选择主成分，可有效地消除变量之间的多重共线性关系。算例结果表明，该方法能较好的逼近实验数据。     

航空发动机控制器降阶方法

研究了状态空间模型的降阶方法,介绍了平衡截取降阶方法,提出最小二乘降阶方法.根据降阶前后系统应具有相同的输出,采用最小二乘法计算出降阶后系统的模型参数.以状态空间形式的某航空发动机控制器为降阶示例,采用以上两种方法进行了降阶研究,结果表明所提出的最小二乘法具有更优的性能.     

电传飞机低阶等效系统频域辨识新方法

针对带有复杂电传飞控系统飞机的飞行品质评估难题,提出了采用Chirp-Z方法将时域信号变换至频域,并在此基础上利用频域方程误差法（Equation error method,EEM）和输出误差法（Output error method,OEM）相结合辨识电传飞机低阶等效系统（Low order equivalent system,LOES）参数的新方法,并以低阶等效系统辨识的标准算例（F-14飞机经典算例）进行验算。结果表明本文所提出的低阶等效系统辨识新方法正确、辨识精度高,可以应用于工程实践。     

基于QSSE方法的橡胶隔震支座参数识别

采用二次误差平方和(Quadratic sum-squares error,QSSE)方法对橡胶隔震支座参数识别进行研究。建立经典Bouc-Wen模型以模拟橡胶隔震支座的非线性动力学特性。对橡胶隔震支座进行振动台实验,基于实验测量的加速度响应和QSSE方法在线实时地识别橡胶隔震支座的参数和位移。研究结果表明,在两种典型地震波的激励作用下,采用QSSE方法分别对3种参数数量不同的Bouc-Wen模型进行识别,得到的橡胶隔震支座模型参数一致,且识别位移曲线和实际测量位移曲线吻合良好,验证了QSSE方法在橡胶隔震支座参数识别中的有效性与准确性,并证明了本文所得Bouc-Wen模型参数的合理性及Bouc-Wen模型简化的可行性。     

ARMA参数识别的预估噪声法

若ARMA模型(B)y_t=θ(B)w_t的驱动白噪声预先给定,则参数的识别是一个线性问题,本文从此观点出发,推导了从已知时间序列{y_t)预估驱动白噪声{w_t}序列的递推算法,由序列{y_t}与递推得到的{w_t}的值,对相关函数作出估计,然后由参数与{y_t}和{w_t}二阶矩的线性关系即可求解出模型的参数,此算法简单快速,并且有良好的精度。     

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。     

基于EKF方法的橡胶隔震支座参数识别实验研究

采用Bouc-Wen模型建立橡胶隔震支座的非线性动力学方程,基于已有研究成果,缩减模型参数简化模型,建立不同数量参数的迟滞模型模拟橡胶隔震支座的非线性特性。对橡胶隔震支座进行振动台实验,基于测得的加速度信号和广义卡尔曼滤波(Extended Kalman filter,EKF)方法在线识别橡胶隔震支座的参数和位移。对不同参数数量的Bouc-Wen模型在不同地震波激励下,EKF方法识别得到的橡胶隔震支座模型参数一致,且识别的位移和实际测量得到的位移曲线吻合良好,验证了本文所得模型参数的有效性和准确性及模型简化的合理性,也证明了EKF方法在橡胶隔震支座参数识别中的有效性。     

桥梁结构移动载荷识别的新方法

桥梁结构的移动载荷识别技术是桥梁工程建设的技术难点之一。本文在载荷匀速移动的基础上,将时域识别的方法推广运用到变速运动的载荷,运用广义正交变换技术研究了移动载荷识别的新方法,并推导出了在广义正交域下移动载荷识别的数学模型。通过计算机仿真算例验证了该理论的正确性及在工程运用中的可行性。该模型适用于桥梁结构的移动动态载荷识别,为移动载荷识别技术的发展打下一定的基础。     

基于遗传算法的混合威布尔分布参数最小二乘估计

混合威布尔分布模型常用来分析具有多种失效模式的复杂系统的可靠性数据,由于模型中包含较多参数,与单一威布尔分布相比,混合威布尔分布的参数估计更为复杂。利用遗传算法为优化方法,提出了一种混合威布尔分布参数估计的最小二乘方法。以残差平方和最小为优化目标,以各参数取值范围为约束条件,构建了混合威布尔分布的非线性最小二乘优化模型;通过变换决策变量上下限、引入惩罚因子和保存最优个体等策略改进传统遗传算法以提高算法的性能,进而利用改进后的遗传优化算法对混合威布尔分布的非线性最小二乘优化模型进行求解。实例分析表明本文方法有效,利用本文方法计算得到的可靠度估计值与真实值之间的最大偏差和标准均方根误差,相对于图估计法分别减少了0.028 4与0.032 8,相对于极大似然估计法分别减少了0.000 8与0.003 6。