针对最小信息损失方法进行模型降阶时结果不惟一的问题,提出了用于离散时间系统模型降阶改进的最小信息损失方法。本方法通过限制系统采用输出正规模型,将系统的能观性格兰姆矩阵限制为单位矩阵,从而使系统的总信息损失达到最小,保证了降阶结果的惟一性,并通过仿真进行了验证。

针对液压系统的故障诊断,提出融合系统状态信息作为系统特征向量,引入RBF神经网络作为模式识别分类算法的智能诊断方法.并论述采用RBF神经网络作为分类算法的可行性及其优势.最后以电液位置伺服系统为例,建立相关的RBF网络,验证以上的陈述.