李庆国
- 作品数：7 被引量：9H指数：1
- 供职机构：西北工业大学自动化学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国防科技技术预先研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于神经网络的非线性系统故障诊断及容错控制方法
- 张友民李庆国
- 关键词：故障诊断非线性系统自适应控制容错技术
- 用反馈网络建立非线性模型研究
- 提出一种具有两种反馈的神经网络模型,并提出此网络的预测误差(RPE)训练算法．将此网络用于 NARMA 建模,成功地解决了模型中阶次未知情况下的非线性系统建模问题．该反馈模型具有教值稳定性好,输入少等优点,由于对系统结构...
- 陈洪亮李庆国张友民
- 关键词：反馈网络
- 文献传递
- 基于ANN的动态系统故障诊断方法及应用研究
- 该文在深入分析研究现有的动态系统故障检测与诊断方法的基础上,结合基于模型的方法,利用神经网络的非线性映射能力和自学习能力,进行了动态系统故障检测与诊断研究,该文的主要工作可归纳为:(1)将神经网络和状态观测器方法相结合,...
- 李庆国
- 关键词：动态系统故障检测学习算法参数估计状态估计
- 一种ＲＢＦ网络结构优化方法
- 李庆国张友民
- 关键词：最小二乘法聚类分析
- 基于奇异值分解的递推辨识方法被引量：9
- 1995年
- 本文提出一种基于奇异值分解（ＳＶＤ）的递推最小二乘辨识新方法，该方法不仅有很好的收敛性和数值稳定性，而且在系统的输入信号不满足持续激励的充分必要条件下，仍能得到系统参数的无偏估计，仿真计算结果证明了本文方法的有效性和优越性．
- 张友民李庆国戴冠中张洪才
- 关键词：奇异值分解最小二乘辨识无偏估计
- 时变系统模型结构确定和参数估计新算法
- 本文将参数检测技术和辨识方法相结合,将系统结构在线辨识和参数跟踪相结合,基于U-D分解技术,提出一种时变系统结构确定和参数估计的最小二乘辨识新算法（MUDI）。本算法不仅可实现系统阶次和参数的同时估计,而且通过对损失函数...
- 张友民李庆国戴冠中张洪才
- 关键词：系统辨识时变系统
- 文献传递
- 一种时变系统模型结构确定和参数估计新算法
- 1995年
- 将参数检测技术和辨识方法相结合、系统结构在线辨识和参数跟踪相结合，基于Ｕ—Ｄ分解技术，提出一种时变系统结构确定和参数估计的最小二乘辨识新算法（ＭＵＤＩ）．该算法不仅可实现系统阶次和参数的同时估计，而且通过对损失函数的实时监测，实现协方差阵的自适应调整，使辨识算法收敛速度快，对时变系统阶次和参数变化均有很强的跟踪能力．此外，由于采用Ｕ—Ｄ分解技术，与递推最小二乘法（ＲＬＳ）等相比，本文的算法不仅具有很好的数值稳定性和快速收敛性，而且计算量明显小于ＲＬＳ，仿真计算结果表明本文算法的有效性和优越性．
- 张友民李庆国戴冠中张洪才
- 关键词：系统辨识时变系统参数估计
