本文選題：極大加線性系統(tǒng) + 參數(shù)鑒定�。� 參考：《河北師范大學》2017年碩士論文

【摘要】：極大加線性系統(tǒng)有效地描述了一類離散事件系統(tǒng)的事件時間序列的動態(tài)性.極大加線性系統(tǒng)參數(shù)模型的鑒定對于生產(chǎn)系統(tǒng)的最優(yōu)控制起著至關(guān)重要的作用.鑒定系統(tǒng)參數(shù)的模型,一是參數(shù)估計的算法,二是輸入信號設(shè)計的方法.對于參數(shù)估計的算法相關(guān)專家已經(jīng)用不同的方法解決了當測量受到噪音干擾和不受噪音干擾時參數(shù)模型的鑒定問題.對于輸入信號設(shè)計的方法,學者們的研究仍局限于不受噪音干擾的情況,雖然可以使得預測誤差變小,但是實際生活中很難達到無噪音干擾.本文主要研究輸入信號設(shè)計問題,給出了當測量受到相同高斯白噪聲干擾時,用線性擴展互補問題和上界約束算法兩種不同的方法對輸入信號進行設(shè)計,然后用已有的算法解決輸入信號問題使得參數(shù)的估計值與真實值之間的誤差達到最小,從而可以鑒定極大加線性系統(tǒng)的參數(shù)模型.這種輸入信號設(shè)計的方法允許加入附加目標和約束條件,例如加入輸入信號滿足最大或最小時間間隔,時間順序約束等.本文在給出極大加線性系統(tǒng)、高斯白噪音、擴展線性互補問題、上界約束算法和結(jié)構(gòu)矩陣概念的基礎(chǔ)上,給出了測量受到相同高斯白噪音干擾時,參數(shù)的真實值等于估計值應滿足的充分必要條件,確定系統(tǒng)模型的參數(shù)使得預測誤差最小.然后,利用將輸入信號設(shè)計的條件改寫成一個擴展線性互補問題,從而解決了對輸入信號設(shè)計的問題.另外,利用上界約束算法對輸入信號進行設(shè)計.證明了當滿足指定條件時誤差最小的輸入信號序列是存在的,再將其滿足的條件改寫成一組上界約束條件,利用上界約束算法完成了對輸入信號序列求解.從而完成了當測量受到相同高斯白噪音的干擾時,參數(shù)的估計值與真實值的誤差達到最小時的輸入信號設(shè)計.
[Abstract]:Max plus linear system effectively describe dynamic event time series of a class of discrete event systems. Identification of Max plus linear system parameter model plays a vital role in the optimal control of the production system. The identification parameters of the system model, a parameter estimation algorithm, two is designed for signal input method. The algorithm of parameter estimation has experts use different methods to solve the measurement when subjected to noise interference and noise interference by the identification problem of parameter model. For the method of input signal design, researchers are still limited to is not affected by noise disturbance, although can make the prediction error is smaller, but in real life it is difficult to achieve without noise. This paper mainly studies the problem of input signal design, are subject to the same measurement when Gauss white noise interference, extended linear complementarity problems and The upper bound constraint algorithm in two different methods to design the input signal, and then use the existing estimation algorithm to solve the problem of the parameter values of the input signal and the error between the true value of the minimum, which can model identification of Max plus linear system. The input method of signal design allows additional objectives and constraints, for example add to the input signal to meet the maximum or minimum time interval, time sequence constraint. This paper gives the max plus linear system, Gauss white noise, the extended linear complementarity problem, upper bound algorithm and matrix structure based on the concept of measurement is given by the same Gauss white noise, the real value of parameters is equal to the estimated value of the necessary and sufficient conditions should meet, make the minimum prediction error to determine the parameters of system model. Then, using the input signal design conditions rewritten into an extension The linear complementarity problem, so as to solve the design problem of the input signal. In addition, design of the input signal by using the upper bound algorithm. It is proved that when meet specified conditions when the input signal sequence of the minimum error exists, then rewrite the condition into a set of upper bound constraints, using the upper bound algorithm for solving the input signal sequence. Thus finished when the interference measurement by the same Gauss white noise, the estimated values of the parameters of input signal design the most hours of the error and the true value is reached.

【學位授予單位】：河北師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：O23

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