原文服务方: 西安交通大学学报       
摘要:
针对批量最小二乘在线辨识Volterra级数存在计算量大,数据存储空间占用多的不足,提出了一种基于递推批量最小二乘的辨识方法.该方法通过固定观测矩阵的维数来控制数据存储空间的占用,利用递推辨识的方法避免了对矩阵直接求逆,减小了计算量.针对监测对象处于稳定工作状态时,因观测数据非常相近容易导致观测矩阵出现病态的现象,引入影响因子的概念对观测数据进行取舍,以增强辨识数值的稳定性.通过在直升机电动舵机故障诊断中的实际应用证明了该方法的有效性,为基于非线性频谱分析的在线故障诊断技术提供了一个重要途径.
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文献信息
篇名 递推批量最小二乘在直升机电动舵机故障诊断中的应用
来源期刊 西安交通大学学报 学科
关键词 递推批量最小二乘 故障诊断 影响因子 电动舵机
年,卷(期) 2004,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 158-161
页数 4页 分类号 TN911.7
字数 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0253-987X.2004.02.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 韩崇昭 西安交通大学电子与信息工程学院 349 5634 35.0 59.0
2 张华君 西安交通大学电子与信息工程学院 7 39 3.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
递推批量最小二乘
故障诊断
影响因子
电动舵机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西安交通大学学报
月刊
0253-987X
61-1069/T
大16开
1960-01-01
chi
出版文献量(篇)
7020
总下载数(次)
0
总被引数(次)
81310
相关基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)
英文译名:National Basic Research Program of China
官方网址:http://www.973.gov.cn/
项目类型:
学科类型:农业
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