摘要：理论证明线性信号处理可以分辨两个不完全相关的目标。针对宽带双目标问题,根据矢量水听器信号模型,设计了并行的两路结构相同的处理通道,每个通道先将接收信号做子空间旋转,分离出单个目标,然后用空间匹配滤波方法估计该目标方位。仿真研究表明,该方法适用于任意频谱结构的信号,对目标强度差和初值误差的宽容性好,可以全方位跟踪目标而性能不受目标具体方位影响,并具有时间带宽增益,在相关目标或者低信噪比情况下的性能优于宽带聚焦子空间方法。海试数据验证了该方法的可行性。该方法是一种比较实用的水下双目标分辨与跟踪方法。

摘要：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.

摘要：为将确定性和随机混合系统与实现方法推广应用于包含多回直流的交直流混合系统,并实现自动化的状态空间模型辨识,基于奇异熵和Tanh-Sigmoid饱和函数,提出了一种抗噪能力强、适合密集模态系统的阶次判定方法。在确定阶次的基础上,再根据过去时域、未来时域与阶次关系确定小范围的输入参数测试数据集,并通过比较由各参数获得的辨识模型性能指标,选择出最优的辨识结果。该方法无须人工给定系统输入参数。最后,通过CIGRE Nordic 32母线系统和中国南方电网算例,验证了所提方法的有效性及优越性。

摘要：针对分布式控制系统的特点,提出了一种新型的基于数据的分布式预测控制优化算法。由输入、输出数据直接设计分布式控制器,控制器在各个子系统通信的条件下采用基于纳什最优的分布式控制优化算法,以较低的成本达到整个大系统的性能优化。这种基于数据的方法使传统的预测控制器设计过程中的系统辨识和基于状态空间模型的预测控制简化为直接的一步,即直接利用数据设计分布式控制器。本文给出了这种新型算法的收敛条件,仿真结果证明了该方法的有效性。

摘要：针对非线性CSTR(continuously stirred tank reactor)过程,提出一种新的预测控制的设计与仿真实现。在对一类特殊非线性过程分析的基础上,从系统的输入输出数据出发,基于子空间辨识算法建立双线性系统模型来近似描述被控系统;设计新的预测控制算法实现对CSTR过程的跟踪控制;为补偿模型失配以消除控制中的稳态误差,将积分作用包含在预测控制器的设计中,实现对控制输出的良好跟踪性能;最后通过一个仿真实例验证算法的有效性。

摘要：随着工业设备自动化程度和复杂度的不断提高,系统稳定性和鲁棒性成为日益关键的指标。而稳定裕度便是衡量系统稳定程度的一个指标,并且在控制系统设计中起着重要的作用。因此,一种数据驱动的稳定裕度估计方法被提出,并且以直流电机系统为例进行了应用。利用电机输入输出测量数据和原本的控制器信息,通过子空间投影,估计出了系统的稳定裕度,并比较了在常见的电机故障中,对控制系统稳定裕度变化量的估计。仿真结果显示此方法在系统参数发生变化时较好地估计出了相应的稳定裕度。

摘要：2005年,W ang,W ang和Feng在国际期刊Pattern R ecogn ition上提出了用来刻画子空间非相似性的度量(WW F-SSD),而且利用这个度量设计人脸识别算法,取得了很好的效果.但是该文章中没能证明WW F-SSD满足一个距离必须具有的三角不等式性质.本文给出了WW F-SSD的一个矩阵形式等价定义.基于这个定义不但可以使利用M atL ab实现的算法更有效率,而且可以很直观的证明WW F-SSD不依赖于子空间标准正交基的选择这一性质.进一步,我们在这个定义的基础上,利用矩阵的有关性质证明了WW F-SSD的三角不等式,从而最终证明了WW F-SSD是距离.

摘要：Y2002-63036-1550 0209834应用子空间方法的本征结构鉴定的收敛率=Conver-gence rates for eigenstructure identification using subspacemethods[会,英]/Benveniste,A.& Bassevine.M.∥2000 IEEE Decision and Control Vol.2 of 5.—1550～1554(HE)We apply the general results of companion paper[1]