1) online recursive identification
在线递推辨识
2) recursive identification
递推辨识
1.
The C-R fuzzy model structure of complex systems and its recursive identification method;
复杂系统的C-R模糊模型结构及递推辨识算法
2.
Least squares based recursive identification for stochastic systems with colored noises;
一类有色噪声干扰随机系统最小二乘递推辨识
3.
Present a kind of application of recursive identification and adaptive control to sulfuric acid process.
采用递推辨识和自适应控制技术,成功地将焙烧炉简化为一个动态单输入单输出系统,并实现了最优化控制,试验表明,该方法经济有
3) online identification
在线辨识
1.
Online Identification of Locomotive Diesel Engine Based on Local Linear Models around Operating Points;
基于工况点线性模型的内燃机车柴油机在线辨识
2.
The implement of online identification of inverse dynamic model is provided by means of neural networks model.
提出使用RBF神经网络实现被控对象逆动态模型在线辨识,采用SIEMENS基于PC的控制器WinAC构建LF炉电极控制系统,运用工业以态网和现场总线技术,确保了系统的实时性要求。
3.
Based on the online identification of dominant dynamic parameters measured by PMU,Volterra model and pattern recognition are employed to achieve online fast classification of the dynamic component percentage.
在基于PMU量测的电力系统主导动态参数在线辨识方法的基础上,针对恒阻抗和感应电动机并联组成的综合负荷模型,采用Volterra级数模型和模式识别方法研究了动静负荷比例的在线快速辨识方法,并通过离线仿真给出感应电动机模型几个重要参数在典型值周围的合理变化范围。
4) on line identification
在线辨识
1.
So the active control integrated with on line identification has a many of methods to be applied.
在线辨识是自适应控制的关键所在 ,而辨识算法也是多种多样 ,这样结合在线辨识功能的自适应控制种类就更多。
2.
Offers a multi regression technique for on line identification of the characteristics of dampers and fans.
以在日本最常用的风量自动调节式节流变风量空调系统的自动控制为例，介绍了变风量空调控制中室温控制、送风静压控制、送风温度控制的原理和应用，给出了风阀风机特性在线辨识的重回归方法。
5) On-line identification
在线辨识
1.
Theoretical and Experimental Study on Fuzzy Zone in On-line Identification for Grinding Burn;
磨削烧伤在线辨识中模糊区的理论分析与实验研究
2.
A Study of On-line Identification for Grinding Burn Using Bayes Principle;
应用Bayes分类原理的磨削烧伤在线辨识研究
3.
A novel method of single neuron PID vector control for permanent magnet synchronous motor based on RBF neural network on-line identification;
基于RBF神经网络在线辨识的永磁同步电机单神经元PID矢量控制
补充资料：递推辨识算法
分子式：
CAS号：
性质：在辨识算法中，一种方法是“一次完成”的参数辨识算法，它是用全部数据进行一次运算得出结果。一般来说，数据愈多，估计精度就越高，这样一次完成计算量很大，不便于在线运动。递推辨识算法就是每取得一组新数据后，在原有估计量的基础上，根据新数据带来的信息，对原估计量进行一些修正，就得到了新的估计量的办法。递推辨识算法是不断地通过修正和迭代完成的，在迭代过程中，估计出的参数值是否随迭代次数的增加而与某个固定值不断地接近，即迭代形成的估计参数的序列是否收敛于某个固定值的性质称为是递推辨识算法的收敛性。
CAS号：
性质：在辨识算法中，一种方法是“一次完成”的参数辨识算法，它是用全部数据进行一次运算得出结果。一般来说，数据愈多，估计精度就越高，这样一次完成计算量很大，不便于在线运动。递推辨识算法就是每取得一组新数据后，在原有估计量的基础上，根据新数据带来的信息，对原估计量进行一些修正，就得到了新的估计量的办法。递推辨识算法是不断地通过修正和迭代完成的，在迭代过程中，估计出的参数值是否随迭代次数的增加而与某个固定值不断地接近，即迭代形成的估计参数的序列是否收敛于某个固定值的性质称为是递推辨识算法的收敛性。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条