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公开(公告)号：CN113569195B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202110814501.3
申请日：2021-07-19
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种用于分布式网络系统的预条件方法，包括：采集系统控制数据构建原始信息矩阵；根据所述原始信息矩阵，利用牛顿二次迭代方法求出信息矩阵逆的近似值，并构建新信息矩阵；利用幂法求所述新信息矩阵的最大和最小特征值，构建最优步长；基于所述新信息矩阵和所述最优步长更新系统参数；重复迭代，获取最优估计参数。本发明设计了一种用于分布式网络系统的与条件方法，可以避免求解导函数方程的解，进而可以扩大使用范围；速度优于原始的梯度算法，且当原始信息矩阵具有病态特性时，本发明方法一样可以获得较快的收敛速度，由于预条件矩阵Pk的存在，矩阵的条件数降低，通过设计最优步长γ可以显著提高参数收敛的速度。
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公开(公告)号：CN110398942B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN201910587437.2
申请日：2019-07-02
Applicant: 江南大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提供一种用于工业生产过程控制的参数辨识方法，其可以提高识别结果的准确率，减少计算量和计算耗时，进而降低整个识别过程的资源消耗。其包括：S1通过现有的数据通信与采集技术获取系统控制参数，共获取L组；S2根据步骤S1中获取的L组数据，针对信息向量构建矩阵向量；S3根据步骤S1中获取的L组数据，针对系统的输出，构建输出数据向量矩阵；S4根据步骤S2中构建的矩阵向量，构建信息向量的向量矩阵；S5选择步长；S6利用传统梯度迭代法得到参数向量估计；S7通过Aitken加速方法计算参数估计向量中的每一个元素，得到新的参数向量估计；S8比较相邻的参数向量估计，当二者的差的绝对值小于预先设置的阈值时，则获得系统控制参数的参数估计。
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公开(公告)号：CN113569195A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110814501.3
申请日：2021-07-19
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种用于分布式网络系统的预条件方法，包括：采集系统控制数据构建原始信息矩阵；根据所述原始信息矩阵，利用牛顿二次迭代方法求出信息矩阵逆的近似值，并构建新信息矩阵；利用幂法求所述新信息矩阵的最大和最小特征值，构建最优步长；基于所述新信息矩阵和所述最优步长更新系统参数；重复迭代，获取最优估计参数。本发明设计了一种用于分布式网络系统的与条件方法，可以避免求解导函数方程的解，进而可以扩大使用范围；速度优于原始的梯度算法，且当原始信息矩阵具有病态特性时，本发明方法一样可以获得较快的收敛速度，由于预条件矩阵Pk的存在，矩阵的条件数降低，通过设计最优步长γ可以显著提高参数收敛的速度。
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公开(公告)号：CN110398942A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910587437.2
申请日：2019-07-02
Applicant: 江南大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提供一种用于工业生产过程控制的参数辨识方法，其可以提高识别结果的准确率，减少计算量和计算耗时，进而降低整个识别过程的资源消耗。其包括：S1通过现有的数据通信与采集技术获取系统控制参数，共获取L组；S2根据步骤S1中获取的L组数据，针对信息向量构建矩阵向量；S3根据步骤S1中获取的L组数据，针对系统的输出，构建输出数据向量矩阵；S4根据步骤S2中构建的矩阵向量，构建信息向量的向量矩阵；S5选择步长；S6利用传统梯度迭代法得到参数向量估计；S7通过Aitken加速方法计算参数估计向量中的每一个元素，得到新的参数向量估计；S8比较相邻的参数向量估计，当二者的差的绝对值小于预先设置的阈值时，则获得系统控制参数的参数估计。
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