1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....工程上容易实现，鲁棒性强，可直接获得过程参数模型，并且对线性过程具有良好的辨识效果。极大似然法可以应用于参数非线性的回归模型，而最小二乘法般不可以应用于参数非线性的回归模型。梯度校正法的个显著优点就是计算量小计算简单，在定条件下也可用于在线实时辨识，但是当过程的输入输出含有噪声时，它要求必须预先知道噪声的统计特性，这将大大限制了梯度校正法的使用范围。三种方法的参数估计量的性质存在明显的差异。参数估计量的统计特性包括无偏性致性和有效性。般，通过参数估计量的统计特性就可以衡量它的优良度和可信度，进而确认相应辨识算法的实用价值。最小二乘估计量是最优线性无偏估计量，当模型噪声为白噪声时，利用最小二乘法可获得无偏估计量对高阶模型来说，性能明显优于其它方法，而且具有比较可靠的收敛性。渐进性质是极大似然估计量的普遍特性，然而无偏性却不定是所有极大似然估计量都具有的性质，即渐进无偏估计量不定是无偏估计量。梯度校正法与最小二乘法相比，虽然计算量小，但算法收敛速度较慢除此之外，其对噪声的干扰比较敏感，参数估计波动较大。梯度校正法中，权矩阵的选至关重要......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....而权矩阵的作用则是用来控制各输入输出分量对参数估计值的影响程度。只有当权矩阵满足定条件时，梯度校正法的参数估计值才能保证是大范围致渐近收敛的，如果有个条件不满足，所的参数估计值就不是渐近收敛的。除此之外，权矩阵选择的最佳与否将直接影响参数估计值收敛于真值的快慢。因此，在应用梯度校正法辨识模型参数时，要实现辨识参数的无偏致有效性将是很复杂的，必须考虑权矩阵的选取条件。中北大学届毕业论文第页共页综上所述，最小二乘法最简单实用，即可用于动态系统静态系统线性系统和非线性系统的参数估计，也可用于离线和在线估计。其递推算法收敛可靠，并且当方程误差为白噪声时，可得到无偏致和有效的估计，从而得到广泛应用。通过对三种辨识方法的比较，考虑到辨识的快速性辨识精度及准确性等方面，本课题选用最小二乘法作为本课题背景模型参数的辨识研究方法。最小二乘法在系统辨识中的应用系统辨识是通过建立动态系统模型，在模型输入输出数据的基础上，运用辨识方法对模型参数进行辨识，从而得到个与所观测的系统在实际特性上等价的系统。应用最小二乘法对系统模型参数进行辨识的方法有离线辨识和在线辨识两种......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....用最小二乘法对数据进行集中处理，从而获得模型参数的估计值而在线辨识是种在系统运行过程中进行的递推辨识方法，所应用的数据是实时采集的系统输入输出数据，应用递推算法对参数估计值进行不断修正，以取得更为准确的参数估计值由于在线辨识方法具有实时采集系统输入输出数据，实时辨识模型参数，且占据计算机存储量小的优点，因此与离线辨识相比，在线辨识方法得到了更为广泛的应用。伺服控制系统参数辨识方法的设计我们知道最小二乘法采用的模型为，因而在本文的仿真实验中要将将结束，美丽的中北大学给了我机会学习更多知识。老师的谆谆教导，父母的殷切期望，同学的互相勉励给我留下了美好而深刻的回忆。在这四年里不仅学习到了先进的专业知识，增强了自身专业素质的修养，更为重要的是曾经在自己的学习和生活中给予帮助的老师和同学，正是由于这些无私的帮助以及学校和老师提供的良好的学习环境才使得我能够顺利的毕业。本论文从选题到完成，离不开导师侯文老师的悉心指导，在整个论文的分析研究及撰写的过程中，侯老师指引着我前进的方向，使我对毕业设计所涉及的领域有了较全面的认识和了解......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....是我生中最宝贵的财富。在这里也要感谢我的家人，他们在物质和精神上给了我莫大的支持。感谢我们班的所有同学在学习和生活中给予我的帮助，使我度过了难忘的四年大学生活，顺利完成学业。再次感谢支持和帮助过我的老师亲人和朋友,度上依赖于结构已知的系统数学模型，而且现代控制理论是严格建立在被控对象的数学模型的前提下的，控制算法对被控对象的精度要求很高，没有精确的模型要实现种先进的控制方案是非常困难的。因此，为了提高控制能力，必须改善系统数学模型的精度。这样，就要对系统数学模型的各个参数进行辨识。下面就导弹舵机系统的数学模型的建立问题及模型参数辨识方案设计问题研究如下。中北大学届毕业论文第页共页直流电动机是是舵机控制系统的关键组成部分,其原理是将电信号转变成机械运动,它的运动方程可由如下四个方程表达式式中,为电枢电压,为电枢电流,为电枢总电感,为电枢总电阻,为电机反电势,为电机转动的角度,为电机转矩,为折算电机轴的负载转矩,为加速转矩,为折算电机轴的总转动惯量,为反电势系数......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....数学推导后,假设舵机空载条件下,电机的传递函数为数学模型的参数辨识方案设计三种辨识方法的比较在研究两个变量之间的关系时，可以用回归分析的方法进行分析。当确定了描述两个变量之间的回归模型后，就可以选择辨识方法来估计模型中的参数，进而精确确立模型方程。最小二乘法梯度校正法和极大似然法是模型参数辨识中三种重要的方法。对于假设模型给定的前提下，三种辨识方法得到的参数估计值都具有很好的统计特性。但这三种方法具有明显的差别，具体表现在下面几个方面三种方法所依据的基本数学原理不同。最小二乘法依据最小二乘原理，它认为只要残差的平方值尽可能小，参数估计中北大学届毕业论文第页共页值就尽可能的接近实际值，它通过最小化误差的平方和来寻找最佳的函数数据匹配。梯度校正法则要求沿着准则函数的最速下降方向来修正估计参数值，直到目标函数达到最小值为止。极大似然法依据极大似然原理，它要求在待估参数条件下的观测数据的联合概率密度函数尽可能大，也就是要求似然函数达到最大值这意味着模型输出的概率分布将最大可能的逼近实际过程输出的概率分布。那么，此时得到的参数值就是估计参数值。三种方法所应用的广泛性不同......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....另外此焊核的热影响区范围小，晶粒受热粗化的现象不是很明显。而在组的熔核贴合面处气孔聚集少，尺寸相对较小且分布比较分散，内部组织的柱状晶区面积小。取组，组熔核中心局部放大图如中,所示，组焊核的组织内的气孔数量多。并含有较多大尺寸的气孔，相反组的焊核内部组织中气孔不但数量相对较少且尺寸偏小，并且其等轴晶晶粒相对组也比较细化，但是由图的组金相照片可以看到该焊核的热影响区范围却较大，相比组晶粒明显发生过热长大，晶界有显微缩松存在，而且焊核周围的母材组织晶粒也变得粗大，甚至局部有晶界缩松，热裂纹产生。组组图焊核金相组织图湖北工业大学毕业设计论文研究表明电极压力对电极间的总电阻及产热有明显的影响，电极压力过大或是过小都会使焊点承载能力降低和分散性变大，尤其对拉伸载荷影响更甚。电极压力过大时将使焊接区接触面积增大，总电阻和电流密度均减小，焊接散热增加，因此会造成熔核尺寸下降，所以在改变电极压力时，必须相应调节,使之搭配合适，以适应不同加热速度及满足不同塑性变形能力的要求。此处在增大电极压力的同时，焊接电流采用，延长焊接时间到，以使得维持焊区加热程度不变，因而熔核尺寸相对没有减小......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....组参数中采用较大的焊接压力使熔核内部组织变得细化致密，气孔和缩松的尺寸减少，因而会使接头的疲劳寿命明现年提高。但是由于焊核热影响区和周围母材晶粒受热长大而粗化，晶界产生了缩松和热裂等缺陷，因而焊核的剪切和拉伸强度会下降。另外，由于是薄板点焊，较大的电极压力势必使表面压痕加深，造成焊核的厚度减小，也会在定程度上使其剪切和拉伸强度下降。点焊缺陷及其影响点焊，缝焊接头内部缺陷包括未熔合缩孔裂纹结合线伸入内部喷溅等。外部缺陷还包括深压痕烧伤烧穿边缘胀裂和外部喷溅等。其中些缺陷对接头质量焊件使用性能影响较大，又检验难度大，鉴别困难，易出现误判断，因此必须了解其形貌特征及其影响。未熔合与未完全熔合未熔合与未完全熔合为点焊接头贴合面未熔化呈塑性连接，或贴合面处的熔核尺寸小于规定值或形成环状熔核，使接头结合强度不能达到应有规定值的焊接区的总称。未熔合缺陷在低倍检验试片上显现的形貌特征为保持原贴合面的形状，未形成相互结晶铸造熔核，在点焊接头，未熔合是种严重的缺陷。因此对该种缺陷应有准确而简单的无损检验方法......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....未熔合和未完全熔合缺陷的检验主要是指焊点尺寸和贴合面连接性质塑性或熔化后的连接的检验。目前大多数生产单位，仍沿用加强生产小规范稳定性和现场抽检熔核或焊缝尺寸的低倍倍检验，或用撕破检验力学性能试验。湖北工业大学毕业设计论文缩孔裂纹与结合线伸入缩孔裂纹和结合线伸入是点焊时常见的焊接缺陷，缩孔与裂纹多为收缩性缺陷。由于点焊焊接区加热集中，温度梯度大，加热和冷却速度快，液态金属被包围在金属塑性环和硬金属环之中，同时受着焊接区金属形变特点的影响，因此，决定了熔核结晶过程的特殊性。当规范参数选择不当，外界是应用最广泛的参数辨识方法，工程上容易实现，鲁棒性强，可直接获得过程参数模型，并且对线性过程具有良好的辨识效果。极大似然法可以应用于参数非线性的回归模型，而最小二乘法般不可以应用于参数非线性的回归模型。梯度校正法的个显著优点就是计算量小计算简单，在定条件下也可用于在线实时辨识，但是当过程的输入输出含有噪声时，它要求必须预先知道噪声的统计特性，这将大大限制了梯度校正法的使用范围。三种方法的参数估计量的性质存在明显的差异。参数估计量的统计特性包括无偏性致性和有效性。般......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....进而确认相应辨识算法的实用价值。最小二乘估计量是最优线性无偏估计量，当模型噪声为白噪声时，利用最小二乘法可获得无偏估计量对高阶模型来说，性能明显优于其它方法，而且具有比较可靠的收敛性。渐进性质是极大似然估计量的普遍特性，然而无偏性却不定是所有极大似然估计量都具有的性质，即渐进无偏估计量不定是无偏估计量。梯度校正法与最小二乘法相比，虽然计算量小，但算法收敛速度较慢除此之外，其对噪声的干扰比较敏感，参数估计波动较大。梯度校正法中，权矩阵的选至关重要。输入输出数据向量的各分量直接影响参数估计值，而权矩阵的作用则是用来控制各输入输出分量对参数估计值的影响程度。只有当权矩阵满足定条件时，梯度校正法的参数估计值才能保证是大范围致渐近收敛的，如果有个条件不满足，所的参数估计值就不是渐近收敛的。除此之外，权矩阵选择的最佳与否将直接影响参数估计值收敛于真值的快慢。因此，在应用梯度校正法辨识模型参数时，要实现辨识参数的无偏致有效性将是很复杂的，必须考虑权矩阵的选取条件。中北大学届毕业论文第页共页综上所述，最小二乘法最简单实用......”。