【摘 要】
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目前的系统辨识方法一般需要在系统输入端加入激励信号,而且多输入多输出系统的在线辨识仍很困难.该文提出一种基于牛顿迭代法的多输入、多输出对象模型迭代辩识方法,模型参
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目前的系统辨识方法一般需要在系统输入端加入激励信号,而且多输入多输出系统的在线辨识仍很困难.该文提出一种基于牛顿迭代法的多输入、多输出对象模型迭代辩识方法,模型参数更新的依据是使模型预测输出与全部采样时刻的对象实际输出之间的均方差递减,直到收敛.这种基于全局数据迭代的辨识方法与一般的辨识方法相比,可进行闭环辨识,无需外加激励信号,适用于多输入多输出对象的在线辩识.
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