递推辨识相关论文
随着系统辨识理论的不断发展，极大似然辨识算法在近几年得到了广泛的发展，特别是在航天器，机器人，电力，化工等方面。因此，极大似然辨识算......
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......
在系统辨识问题中,建立待辨识模型是一个重要的步骤。模块化非线性系统具有模型结构简单的特点,采用不同静态非线性块和动态线性块......
尽管实际工业系统中存在许多可测变量,但也经常出现一些变量不可得到的情况.论文利用辅助模型来估算这些不可测变量,研究一类存在......
传统递推辨识算法一般是由相应的离线算法扩展得到的，而当这些离线的寻优算法没有解析解时，相应的递推算法就只是离线算法的一种近似......
论文以国家自然科学基金项目《一类非线性系统辨识建模理论与方法的研究》为背景，拟定了输出非线性系统(即Wiener非线性系统)辨识方......
论文以国家自然科学基金项目为背景,提出了双输入多率系统的最小二乘迭代辨识研究课题。该课题属于应用基础研究,具有理论意义和实......
论文以国家自然科学基金项目(NO.60973043)为背景,研究有色噪声干扰下线性、非线性系统的两阶段辨识方法.作者在查阅了相关文献的......
准确的数学模型是批次过程先进控制与优化的关键。与连续过程不同,批次过程存在非稳态操作、非线性时变、有限运行时间、运行重复......
多变量系统在工业控制及应用中广泛存在,能比单变量系统更加准确描述对象的特征.多变量系统结构复杂,参数众多,其辨识问题是研究热......
近年来,状态空间系统的辨识在控制领域引起广泛关注.对于高维数状态空间系统,其辨识算法计算量很大,特别是高维矩阵的乘积和求逆运......
随着现代工业的发展，多率系统在自动化领域得到广泛应用，在实际工业应用领域，传统的单率采样控制系统无法满足现代工业的生产需要，这就......
针对Hammerstein 输出误差自回归(OEMA)模型, 将关键变量分离原理与辅助模型辨识思想相结合,提出了基于关键变量分离的辅助模型递......
考虑有色噪声干扰的Hammerstein非线性系统的辨识,通过梯度搜索原理推导了增广投影算法,简化增广投影算法和增广随机梯度辨识算法.......
考察实际中常见的三类典型随机非线性系统(即Wiener、Hammerstein和NARX系统)的辨识,首先概述了现有的递推和非递推辨识算法,然后......
将多新息辨识理论用于研究CARMA模型参数辨识问题，通过把标量新息扩展为向量新息，即多新息，得出相应的多新息增广随机梯度辨识算法。......
针对有限脉冲响应滑动平均系统,利用递阶辨识原理,研究了递阶增广随机梯度算法、递阶多新息增广随机梯度算法、递阶增广梯度算法、......
处理含有稀疏误差向量序列的线性多变量系统的辨识问题。也就是说,用于估计参数矩阵估计的数据,含有未知的、非居中的,以及稀疏的......
论述了硫酸生产过程听递推辨识与自适应控制的一种应用，硫酸沸腾焙烧炉是一个多输入输出系统，采用递推辨识和自适应控制技术，成功地将......
对于双率采样数据系统，预测控制的困难是存在采样间损失输出，使得传统的预测控制算法和参数估计算法无法实现。为此，阐述了参数未知双......
基于迭代最小二乘原理，提出了辨识CARMA模型和输出误差模型参数的最小迭代算法。两个最小二乘迭代算法分别比递推增广最小二乘算法......
为了改进参数估计精度，利用递阶辨识的交互估计理论，提出了辨识动态调节模型的最小二乘迭代辨识方法。其基本思想是：在每步迭代计算中......
基于辅助模型辨识思想，提出了一般有色噪声干扰随机系统的辅助模型递推广义增广最小；乘辨识方法。仿真例子说明提出方法的有效性。......
采用递推最小二乘算法估计Hammerstein非线性系统的参数，获得的参数估计中包含了线性块参数与非线性块参数的乘积项，探讨了分离参数......
将多新息辨识理论用于研究自回归模型的参数辨识问题，通过把标量新息扩展为向量新息（即多新息），扩展信息向量到信息矩阵和构成堆积系统......
输入输出采样周期相同，而且时间上同步的传统离散时间系统（即单率系统）最小方差控制方法，不适用于输入输出采样周期不相同的双率系统。......
根据负梯度搜索原理，推导了滑动平均噪声干扰单输入多输出系统的递阶增广随机梯度算法。为了改进提出算法的收敛速度，在算法中引入遗......
利用辅助变量辨识方法，推导出多输入单输出系统的辅助变量递推最小二乘算法，并与辅助模型递推最小二乘法进行了计算量和辨识精度比较......
通过扩展标量新息为向量新息（即多新息），推导出自回归模型的多新息投影辨识算法。仿真结果说明提出的多新息投影算法优于投影算法。......
提出了基于递推最小二乘（RLS）的自回归滑动平均模型的两阶段辨识方法。仿真结果表明,方法给出的参数估计精度比递推增广最小二乘算法......
ARARX模型是有色噪声干扰系统的一类重要模型,把有色噪声干扰的随机系统看作ARARX模型（即动态调节模型）,辨识思想是把噪声模型用有限......
针对一类有色噪声干扰的非均匀采样多率ARMAX系统的辨识问题，基于增广参数维数理论，将系统模型参数化，将信息向量中含有的不可测噪声......
针对带有控制输入的自回归模型中未知参数的估计,将加权最小二乘法与限定记忆法相结合的新算法,利用C语言对其进行了仿真实验,该仿......
将辅助模型辨识思想与多新息辨识理论相结合，利用系统可测信息建立一个辅助模型.分别用辅助模型输出和噪声估计值代替辨识模型信息......
针对传统的最小二乘辨识算法要求误差遵循零均值、同方差的正态分布等不足，提出了L∞参数辨识算法。首先将L∞、参数辨识问题转化成......
研究了输出误差(OE)系统和输出误差自回归滑动平均(OEARMA)系统(即Box-Jenkins系统)的辅助模型随机梯度算法、辅助模型多新息随机......
对于输出误差模型描述的多输入单输出系统,辨识的困难在于辨识模型信息向量中包含系统未知输出量（真实输出或无噪输出）,以致标准辨识......
针对输入非线性方程误差系统,即输入非线性受控自回归系统,研究了基于过参数化模型的多新息辨识方法和基于过参数化模型的递阶多新......
辨识方法的性能分析是系统辨识领域的重要而困难的研究课题.新的辨识方法一诞生,就伴随着收敛性分析.辅助模型辨识是辨识的一个分......
输入非线性系统包括输入非线性方程误差类系统和输入非线性输出误差类系统.针对输入非线性输出误差自回归系统,分别基于过参数化模......
工程中,频率特性又称频率响应。针对不同极点惯性环节并联而成的系统,利用正弦激励信号作为输入,通过测量系统的频率特性观测数据,......
输入非线性系统的输出误差模型在实际工业生产中是一类常见模型,针对含有色噪声的输出误差模型提出基于辅助模型的两阶段递推增广......
提出一类有色噪声干扰随机系统的辅助模型最小二乘递推辨识算法．此算法结合辅助模型辨识思想和递推增广最小二乘理论，用辅助模型的输......
因机械系统振动响应离散差分方程可以改写为关于结构模态参数的线性回归形式,对于此线性回归形式中的结构模态参数的辨识问题可转......
针对不同环节串联而成的系统,根据系统的幅频特性数据和相频特性数据,利用梯度搜索、牛顿搜索,以及多新息辨识理论和耦合辨识概念,......
针对Hammerstein非线性动态调节模型提出一种基于数据滤波的递推广义最小二乘算法，方法的主要思想是：通过数据滤波，将辨识模型分解成......
