传递函数辨识（9）:基于频率响应的递推参数估计方法

发布时间：2021-07-31 20:59

　　利用系统的频率特性观测数据,研究和提出一般传递函数参数的递推辨识方法,包括投影辨识方法、随机梯度辨识方法、多新息随机梯度辨识方法、递推梯度辨识方法、多新息递推梯度辨识方法、递推最小二乘辨识方法、多新息最小二乘辨识方法,以及联合递推辨识方法和耦合递推辨识方法。文中的方法是针对一般传递函数提出的,因此也适合有共轭极点、重极点线性时不变系统的参数辨识。 

【文章来源】：青岛科技大学学报(自然科学版). 2019,40(04)

【文章页数】：24 页

【文章目录】：
1 一阶惯性环节的频率特性
2 一般线性定常系统的频率特性
3 频率特性递推参数辨识方法
    3.1 实频特性最小均方参数估计算法
    3.2 虚频特性最小均方参数估计算法
    3.3 实频虚频特性最小均方估计算法
4 联立实部虚部递推辨识方法
    4.1 实部虚部联立投影参数估计算法
    4.2 实部虚部联立随机梯度估计算法
    4.3 实部虚部联立多新息随机梯度算法
    4.4 实部虚部联立递推梯度估计算法
    4.5 实部虚部联立多新息递推梯度算法
    4.6 实部虚部联立递推最小二乘算法
    4.7 实部虚部联立多新息最小二乘算法
5 联立虚部实部递推辨识方法
    5.1 虚部实部联立投影参数估计算法
    5.2 虚部实部联立随机梯度估计算法
    5.3 虚部实部联立多新息随机梯度算法
    5.4 虚部实部联立递推梯度估计算法
    5.5 虚部实部联立多新息递推梯度算法
    5.6 虚部实部联立递推最小二乘算法
    5.7 虚部实部联立多新息最小二乘算法
6 实部虚部联合递推辨识方法
    6.1 联合投影参数估计算法
    6.2 联合随机梯度估计算法
    6.3 联合多新息随机梯度算法
    6.4 联合递推梯度估计算法
    6.5 联合多新息递推梯度算法
    6.6 联合递推最小二乘算法
    6.7 联合多新息最小二乘算法
7 实部虚部耦合递推辨识方法
    7.1 耦合投影参数估计算法
    7.2 耦合随机梯度估计算法
    7.3 耦合多新息随机梯度算法
    7.4 耦合递推梯度估计算法
    7.5 耦合多新息递推梯度算法
    7.6 耦合递推最小二乘算法
    7.7 耦合多新息最小二乘算法
8 结 语


【参考文献】：
期刊论文
[1]传递函数辨识（8）:基于正弦响应的参数估计方法[J]. 丁锋,徐玲,刘喜梅.  青岛科技大学学报(自然科学版). 2019(02)
[2]传递函数辨识（3）:正弦响应两点法和多点法[J]. 丁锋,徐玲,刘喜梅.  青岛科技大学学报(自然科学版). 2018(03)
[3]传递函数辨识（1）:阶跃响应两点法和三点法[J]. 丁锋,徐玲,刘喜梅.  青岛科技大学学报(自然科学版). 2018(01)
[4]基于移动数据窗的传递函数多新息随机梯度辨识方法[J]. 徐玲.  控制与决策. 2017(06)

硕士论文
[1]连续系统的传递函数模型辨识[D]. 陈垒.江南大学 2012



本文编号：3314177