【摘 要】
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目前的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。本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辨识方法 ,模型参数
【基金项目】
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国家自然科学其金 (50 1 760 56);高等学校优秀青年教师教学和科研奖励计划 (1 999年度 )资助
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目前的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。本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辨识方法 ,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辨识。对一个两输入、两输出对象模型的仿真研究和某电厂 30 0MW机组负荷被控对象的计算结果表明 ,辨识效果令人满意。
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