【摘 要】
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系统辨识和模型参数估计是研究基于模型的控制问题的基础.随着控制系统升级和改造,系统数学模型建立更加复杂,因而辨识过程中的计算量也越来越大.为解决线性参数系统被有色噪
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系统辨识和模型参数估计是研究基于模型的控制问题的基础.随着控制系统升级和改造,系统数学模型建立更加复杂,因而辨识过程中的计算量也越来越大.为解决线性参数系统被有色噪声干扰的辨识难点,和减小辨识算法计算量.论文选题“基于滤波的线性参数系统辨识方法”,具有一定的理论意义和学术价值.论文针对该课题展开探讨,主要工作如下.1.论文借助于数据滤波技术,将自回归滑动平均噪声干扰的线性参数系统转化为白噪声干扰的系统.针对信息向量中含有未知的中间变量或者噪声项,采用辅助模型辨识思想,估算这些未知项,研究基于滤波的辅助模型随机梯度算法、基于滤波的辅助模型递推最小二乘算法.为提高随机梯度辨识算法收敛速度和精度,借助于多新息辨识理论,通过扩展辨识新息,研究基于滤波的辅助模型多新息随机梯度算法.采用迭代算辨识法,探讨基于滤波的辅助模型梯度迭代算法和基于滤波的辅助模型最小二乘迭代算法.2.利用递阶辨识原理,将线性参数系统的辨识模型分解成几个辨识子系统,采用交互估计算法,研究基于滤波的分解多新息随机梯度辨识算法、基于滤波的分解最小二乘辨识算法、基于滤波的分解梯度迭代算法和基于滤波的分解最小二乘迭代辨识算法,并比较辨识算法的计算量.分析结果表明分解技术减小参数估计向量的维数,降低算法的复杂性,降低计算负担.针对每一种算法,都采用了数值仿真实验,验证算法的有效性.综上所述,本文针对有色噪声干扰的线性参数系统辨识,推导基于滤波的递推算法和迭代算法,并通过数值仿真实验表明所推导的算法是有效的.论文最后对研究过程中遇到的未能解决的问题作简单介绍和对进一步的研究指明了方向.
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