【摘 要】
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多变量系统在工业控制及应用中广泛存在,能比单变量系统更加准确描述对象的特征.多变量系统结构复杂,参数众多,其辨识问题是研究热点,具有重要的理论意义和广泛的应用前景.论文研究基于分解的多变量方程误差系统递推辨识算法,主要内容如下:1.针对白噪声干扰下的多变量方程误差系统,基于最小二乘原理,讨论了递推最小二乘辨识算法,运用递阶辨识原理,推导了基于分解的递推最小二乘辨识算法,对比两种算法计算量可知,基于
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多变量系统在工业控制及应用中广泛存在,能比单变量系统更加准确描述对象的特征.多变量系统结构复杂,参数众多,其辨识问题是研究热点,具有重要的理论意义和广泛的应用前景.论文研究基于分解的多变量方程误差系统递推辨识算法,主要内容如下:1.针对白噪声干扰下的多变量方程误差系统,基于最小二乘原理,讨论了递推最小二乘辨识算法,运用递阶辨识原理,推导了基于分解的递推最小二乘辨识算法,对比两种算法计算量可知,基于分解的递推最小二乘辨识算法的计算量要小.2.针对白噪声干扰下的多变量方程误差系统,根据梯度搜索原理,推导了随机梯度算法,并引入多新息理论,推导了多新息随机梯度算法,改善了辨识精度.然后分别跟递阶辨识思想结合,推导出基于分解的随机梯度算法和基于分解的多新息随机梯度算法.3.针对有色噪声干扰下的多变量方程误差系统,即噪声项为自回归滑动平均过程的多变量方程误差自回归滑动平均系统,借助递阶辨识思想,将原辨识模型分解为系统模型和噪声模型,推导了基于分解的递推广义增广最小二乘算法,其辨识精度接近递推广义增广最小二乘算法,但计算量更小.4.针对多变量方程误差自回归滑动平均系统,沿着递阶辨识的思路,提出了基于分解的广义增广随机梯度算法,并借助于多新息理论,得到辨识精度高的基于分解的多新息广义增广随机梯度算法.针对以上提出的所有算法,论文都给出了推导步骤、流程图和仿真实例,并通过比较计算量、辨识精度来说明算法的有效性.论文最后给出了总结与展望,并对多变量系统辨识面临的一些困难和值得深入研究的方向做了简单介绍.
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