【摘 要】
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现存的一些辨识大多假设系统的输出含有干扰,而输入不含有干扰.在实际过程中,不仅系统输出会受到噪声的干扰,输入也会受到噪声的干扰,这类输入输出均含有干扰噪声的系统被称为变量误差系统.因此研究输入输出都含有干扰的变量误差系统的参数辨识方法具有重要的理论意义和应用前景,主要内容如下:1.针对白噪声干扰下的变量误差方程误差系统,其最小二乘估计是有偏的,并且偏差项与输入噪声方差有关,为此利用系统的辨识模型方
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现存的一些辨识大多假设系统的输出含有干扰,而输入不含有干扰.在实际过程中,不仅系统输出会受到噪声的干扰,输入也会受到噪声的干扰,这类输入输出均含有干扰噪声的系统被称为变量误差系统.因此研究输入输出都含有干扰的变量误差系统的参数辨识方法具有重要的理论意义和应用前景,主要内容如下:1.针对白噪声干扰下的变量误差方程误差系统,其最小二乘估计是有偏的,并且偏差项与输入噪声方差有关,为此利用系统的辨识模型方程误差的统计特性,计算辨识模型方程误差的自相关函数,构造一个关于输入噪声方差的附加方程来估计输入噪声方差,然后对最小二乘参数估计进行偏差补偿,提出了偏差补偿最小二乘迭代算法.2.针对白噪声干扰下的变量误差方程误差系统,分析系统的辨识模型方程误差与延迟的含噪输出之间的相关性入手,引入相关函数,计算信息向量和延迟的含噪输出的互相关函数,并分析其与含噪输出的自相关函数的关系,构造一个关于输入噪声方差的附加方程来估计输入噪声方差,提出了基于相关函数的偏差补偿最小二乘迭代算法.3.针对白噪声干扰下的变量误差输出误差系统,其最小二乘估计也是有偏的,为消除偏差项,运用相关分析方法,推导出基于相关函数的辨识模型,提出基于相关函数的递推最小二乘算法.为了能够直接使用含噪的输入输出数据,结合辅助变量原理,提出了基于相关函数的辅助变量最小二乘算法.4.针对有色噪声干扰下的变量误差输出误差系统,即其输出端受到滑动平均模型噪声干扰,由于该系统的最小二乘估计也是有偏的,采用相关分析的思路,推导出基于相关函数的辨识模型,并引入多新息理论,提出了辨识精度高的基于相关函数的多新息最小二乘算法.针对以上提出的所有算法,论文都给出了具体的推导步骤、流程图和仿真实例,并通过比较辨识精度来说明算法的有效性.论文最后对当前工作给出了总结与展望,并对变量误差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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