限定記憶廣義最小二乘參數(shù)辨識(shí)方法與仿真研究及一類汽車電子產(chǎn)品檢測(cè)平臺(tái)管理系統(tǒng)設(shè)計(jì).pdf

1、限定記憶廣義最小二乘參數(shù)辨識(shí)方法與仿真研究 最小二乘參數(shù)辨識(shí)法可用于動(dòng)態(tài)系統(tǒng)、靜態(tài)系統(tǒng)、線性系統(tǒng)、非線性系統(tǒng)的參數(shù)估計(jì)?？捎糜陔x線估計(jì)，也可用于在線估計(jì)。最小二乘辨識(shí)法簡(jiǎn)單、實(shí)用，其遞推算法收斂可靠，并且當(dāng)模型噪聲為白噪聲時(shí)，可得到無(wú)偏、一致和有效的估計(jì)，從而得到廣泛的應(yīng)用。但當(dāng)模型噪聲是有色噪聲時(shí)，最小二乘參數(shù)估計(jì)不是無(wú)偏、一致估計(jì)，并且隨著數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)，最小二乘遞推辨識(shí)算法將出現(xiàn)數(shù)據(jù)飽和現(xiàn)象，以致遞推算法慢慢失去修正的能力。廣

2、義最小二乘遞推算法解決了模型噪聲是有色噪聲時(shí)，最小二乘參數(shù)估計(jì)的無(wú)偏性和一致性問(wèn)題，并能給出噪聲模型的參數(shù)估計(jì)值，但依然存在數(shù)據(jù)飽和問(wèn)題。本文在廣義最小二乘遞推算法的基礎(chǔ)上引入限定記憶方式，獲得了廣義最小二乘限定記憶參數(shù)估計(jì)遞推算法(RFMGLS)，解決了廣義最小二乘遞推算法的數(shù)據(jù)飽問(wèn)題。仿真結(jié)果表明了RFMGLS算法的有效性。 一類汽車電子產(chǎn)品檢測(cè)平臺(tái)管理系統(tǒng)設(shè)計(jì) 基于CAN總線的汽車電子產(chǎn)品檢測(cè)平臺(tái)是針對(duì)汽車電子產(chǎn)品

3、的特點(diǎn)，提出的一種基于電路功能的自動(dòng)檢測(cè)方法，該檢測(cè)平臺(tái)設(shè)計(jì)思想先進(jìn)、通用性好。為了解決單機(jī)工作的難以實(shí)現(xiàn)管理的弱點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)檢測(cè)平臺(tái)的全面升級(jí)，特設(shè)計(jì)出此汽車電子產(chǎn)品檢測(cè)平臺(tái)管理系統(tǒng)(以下簡(jiǎn)稱檢測(cè)平臺(tái)管理系統(tǒng))。在設(shè)計(jì)中采用Visual C++做了系統(tǒng)的操作界面，采用SQL Server2000數(shù)據(jù)庫(kù)歸納管理系統(tǒng)的所有數(shù)據(jù)，利用ADO技術(shù)實(shí)現(xiàn)Visual C++開發(fā)環(huán)境下數(shù)據(jù)庫(kù)的鏈接。通過(guò)對(duì)系統(tǒng)的界面操作，可以方便地實(shí)現(xiàn)平臺(tái)所檢測(cè)信息的添