从DBETR型比例压力溢流阀结构出发,先建立比例阀控制压力系统的待辨识模型,再采用经典的阶跃响应法辨识系统参数,得到工程上适用的系统简化模型。仿真结果和实验结果的对比表明,所建立模型的有效性。

通过分析惯性传感器在姿态检测系统中的优缺点，提出一种简易互补滤波算法对陀螺仪和加速度计进行数据融合，生成动态倾角信号。利用角度测试装置测试该基于互补滤波的倾角传感器的动态特性，通过系统辨识获取该传感器的传递函数。辨识结果表明，该动态倾角传感器有效去除加速度计动态情况下的干扰和陀螺仪累积漂移误差，及时跟踪系统倾角变化，得到比较准确的动态角度值。

针对在工程实际中很难得到系统准确的白噪声响应信号,因而给系统ARMA（Auto-regressive Moving-average）时间序列模型辨识带来一定不便的问题,提出了一种基于系统冲击响应信号ARMA时间序列建模方法。利用系统白噪声输入响应信号与冲击输入响应信号的相关函数之间的比例关系,构造基于冲击响应信号相关函数的参数求解方程组,以达到系统模型参数的辨识。该方法利用系统冲击响应输出信号即可有效地实现系统的ARMA建模,同时又避免了常规建模方法中获取系统白噪声响应的不便。仿真实验表明,该方法能够有效辨识系统模型。

根据系统辨识理论和液力变矩器工作原理,对液力变矩器动态特性的系统辨识方法进行了研究.把液力变矩器视为一个系统,对它的动态特性进行理论建模,提出了辨识方案,并给出辨识结果.

面向高超声速飞行器总温模拟装置的冷热气流混合容腔温控系统主要由等离子加热器、电-气伺服阀、混合容腔等组成,存在难以建立精确数学模型、系统特性复杂等问题,从而导致开展气流温度控制方法研究难度较大。首先基于机理建模法建立混合容腔、电-气伺服阀数学模型,然后利用受控自回归滑动平均模型对等离子加热器进行开环离线辨识,从而得到系统的数学模型,并基于MATLAB/Simulink搭建仿真模型,通过PID控制策略分析了混合容腔内冷热气流混合过程其

基于传统液压缸伺服系统建模参数的复杂性、不确定性、以及系统的时变性等问题,提出了一种基于MATLAB-AMESim的液压缸位置伺服系统辨识方法。该文以组成足式机器人驱动单元的液压缸为研究对象,简单介绍了液压缸的组成结构及工作原理;其次建立液压缸控制系统模型、传递函数,阐述了液压缸伺服系统辨识方法原理和基本过程;最后,通过MATLAB-AMESim软件搭建单缸位置伺服系统进行系统辨识仿真,将仿真结果与实际液压缸位置伺服系统测试结果进行对比。

预报误差法是一种精确度较高的辨识方法，其辨识误差要远远小于最小二乘法。本文对实际生产中气动系统采用预报误差法进行气动模型参数的辨识，得到该系统的动态模型。将辨识模型仿真结果与系统实验测量数据进行比较，该模型是可信的。这个模型不仅能够较好的反映系统的动态特性，而且有利于系统控制器的设计。

舵机作为船用重要部件,是保证船舶航行和操控的关键。目前液压舵机在大型船舶上被广泛使用,大型液压舵机在应用是面临着参数非线性,负载变化等问题,因此,在设计过程中需要对其进行系统参数辨识,以精准设计其控制器。为实现高效设计控制器,应用蚁群算法对其进行系统参数辨识,首先根据数学模型推导舵机的动态方程,然后对一组信号的输出和系统响应进行辨识,根据辨识的结果对控制模型进行修正。为大型液压舵机的设计和系统参数辨识奠定了理论基础。

基于反馈误差学习法、小波分析理论并结合面向控制的辨识思想 ,提出了一种神经网络在线学习补偿自适应控制结构。基于被控过程的小波变换结果信息利用反馈误差学习法调整控制参数。利用“参征器”实行监督控制 ,避免控制器的输出产生振荡或进入饱和状态。工程应用表明 ,该方法将过程辨识和“参征器”引入神经网络的学习和控制中 。

文章对液压定位控制器的系统工作特性进行了"黑箱"系统辨识研究,分析了液压定位控制器在弹性载荷条件下的动态响应特性,并对辨识模型进行了仿真验证,取得了比较理想的结果.