系统辨识(7):递阶辨识原理与方法 |
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引用本文: | 丁锋.系统辨识(7):递阶辨识原理与方法[J].南京气象学院学报,2012,4(2):97-124. |
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作者姓名: | 丁锋 |
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作者单位: | 江南大学 物联网工程学院, 无锡, 214122;江南大学 控制科学与工程研究中心, 无锡, 214122;江南大学 教育部轻工过程先进控制重点实验室, 无锡, 214122 |
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基金项目: | 国家自然科学基金(60973043) |
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摘 要: | 递阶辨识是系统辨识的一个重要分支.递阶辨识原理是在大系统递阶控制的"分解-协调原理"基础上发展起来的,它不仅能够解决参数数目多、维数高、大规模系统辨识算法计算量大的问题,而且能够解决结构复杂的双线性参数系统、多线性参数系统以及非线性系统的辨识问题.首先介绍递阶辨识原理和线性方程组Ax=b的著名雅可比迭代和高斯-赛德尔迭代,给出了线性方程组的迭代方法族;其次将雅可比迭代思想和递阶辨识原理用于研究一般矩阵方程和耦合矩阵方程的递阶梯度迭代求解方法和递阶最小二乘迭代求解方法;再次介绍了方程误差模型的两阶段最小二乘辨识方法(一个简单的递阶辨识方法)和线性回归模型的递阶最小二乘辨识方法;最后研究了类多变量CARMA系统的递阶辨识方法.
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关 键 词: | 迭代辨识 递推辨识 参数估计 FIR模型 方程误差模型 CAR模型 CARMA模型 CARAR模型 CARARMA模型 输出误差模型 OEMA模型 OEAR模型 辅助模型辨识 多新息辨识 递阶辨识 耦合辨识 |
收稿时间: | 2012/4/16 0:00:00 |
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