传递函数辨识（12）：频率响应递推参数估计（串联情形）

发布时间：2023-05-19 01:27

　　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,分别研究了幅频特性、幅频相频联合、幅频相频耦合的最小均方算法、随机梯度算法、多新息随机梯度算法、递推梯度算法、多新息递推梯度算法、牛顿递推算法等。文中的方法可以推广用于其他传递函数描述的动态系统参数辨识,如具有共轭零点极点、重零点极点传递函数的参数辨识以及任意非线性函数的参数估计。

【文章页数】：17 页

【文章目录】：
1 一般线性定常系统的频率特性
2 幅频特性递推参数辨识方法
    2.1 幅频特性最小均方估计算法
    2.2 幅频特性随机梯度估计算法
    2.3 幅频特性多新息随机梯度算法
    2.4 幅频特性递推梯度估计算法
    2.5 幅频特性多新息递推梯度算法
    2.6 幅频特性牛顿递推估计算法
3 幅频相频联合递推辨识方法
    3.1 联合最小均方估计算法
    3.2 联合随机梯度估计算法
    3.3 联合多新息随机梯度算法
    3.4 联合递推梯度估计算法
    3.5 联合多新息递推梯度算法
    3.6 联合牛顿递推估计算法
4 幅频相频耦合递推辨识方法
    4.1 耦合最小均方估计算法
    4.2 耦合随机梯度估计算法
    4.3 耦合多新息随机梯度算法
    4.4 耦合递推梯度估计算法
    4.5 耦合多新息递推梯度算法
5 结语



本文编号：3819386