【摘 要】
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对于结构复杂的多变量工业过程,找到合适的辨识算法获得数学模型,是过程分析和控制系统设计的基础.多变量系统维数高参数多,使得辨识算法的计算量大,减小算法计算量是多变量系统辨识急需解决的问题.本文针对有色噪声干扰下的多变量系统,结合辨识新技术提出了高效的耦合递推参数估计算法.论文的具体研究内容如下.（1）针对同时存在参数向量和参数矩阵的多变量方程误差自回归滑动平均系统,将其分解为多个只含有参数向量的单
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对于结构复杂的多变量工业过程,找到合适的辨识算法获得数学模型,是过程分析和控制系统设计的基础.多变量系统维数高参数多,使得辨识算法的计算量大,减小算法计算量是多变量系统辨识急需解决的问题.本文针对有色噪声干扰下的多变量系统,结合辨识新技术提出了高效的耦合递推参数估计算法.论文的具体研究内容如下.（1）针对同时存在参数向量和参数矩阵的多变量方程误差自回归滑动平均系统,将其分解为多个只含有参数向量的单输出子系统,利用耦合辨识原理,提出了计算效率高的耦合递推参数估计算法,算法能保证辨识精度并减小计算量.此外,为降低有色噪声对参数估计的影响,对系统的观测数据进行滤波,进一步分解滤波辨识模型,并联合部分的噪声模型来估计系统的全部参数,推导了估计精度更高的滤波耦合递推算法.（2）针对多变量输出误差自回归滑动平均系统,基于Kronecker积运算得到的辨识算法计算量大,为了减小计算量,将系统根据输出维数分解为多个单输出子系统进行辨识,对于系统中存在的不可测无噪输出项,建立辅助模型进行估计,再利用耦合原理推导了辅助模型耦合递推算法,算法能提高参数估计的计算效率.进一步结合数据滤波,提出了辅助模型滤波耦合递推算法,加入滤波技术后的算法能获得更准确的辨识结果.（3）多元系统是多变量线性系统的推广,可以表示一些多变量非线性系统.针对多元输出误差自回归系统,在分解技术的框架下推导了基于辅助模型的多元系统耦合递推算法.再结合模型变换技术处理有色噪声,研究了基于模型变换的辅助模型耦合递推算法.与滤波算法不同,通过模型变换后的辨识模型包含系统所有待估计参数,不需要再联合噪声模型进行交互估计,算法在实现上步骤简单,且能提高参数估计精度.论文中对提出算法的计算量进行了分析和比较,结果表明利用耦合原理后算法的计算量减小.此外,文中对所提出的主要辨识算法进行了数值仿真,仿真结果表明耦合递推算法可以保证参数估计精度,且加入数据滤波和模型变换后的耦合算法能获得更精确的参数估计值,验证了提出算法的有效性.
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