有色噪声干扰随机系统二步最小二乘辨识方法

发布时间：2020-05-13 15:56

【摘要】： 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,提出了有色噪声干扰随机系统辨识研究课题.该课题属于应用基础研究,具有理论意义和实用价值.作者在阅读了相关文献的基础上,研究了有色噪声随机系统的两阶段辨识方法,取得的研究成果如下. 1.为了改进参数估计精度,利用递阶辨识的交互估计理论,提出了受控ARAR模型(CARAR),也称为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,将信息向量中或信息矩阵中不可测噪声项用其估计值代替,而噪声估计值又是用前一次迭代参数估计进行计算的,二者执行了一个递阶计算过程.与流行的递推广义最小二乘算法相比,提出的迭代算法在每一步计算中,同时利用了系统所有量测数据信息,因而具有更高的参数估计精度和更快的收敛速度.最后用仿真例子验证了提出算法的性能. 2.在上述最小二乘迭代辨识方法的基础上,提出了动态调节模型的两步迭代辨识方法.通过极小化一个信息矩阵中含噪声项的准则函数,导出系统模型参数向量和噪声模型参数向量的最小二乘估计式,进一步将估计式中信息矩阵所含的未知噪声项用其迭代估计残差代替,而估计残差又用前一次迭代的参数估计进行计算.在每步迭代计算中,二者执行了一个递阶计算过程.与滤波式递推广义最小二乘算法相比,提出的迭代算法也可用于在线辨识,而且在每一步迭代计算中,反复利用了系统可测数据信息,因而能够获得高精度的参数估计.最后用仿真例子验证了提出算法的性能. 3.针对受控ARMA模型(CARMA),或称为带外加输入自回归滑动平均模型(ARMAX),提出了一种最小二乘迭代两步辨识算法,解决了CARMA模型的递推算法精度低等问题.针对一般噪声干扰的受控ARARMA模型,利用阶辨识的交互估计理论,提出了两种最小二乘迭代辨识方法.同时与已有的递推算法和滤波算法进行仿真比较,来说明提出算法的有效性. 4.很多非线性系统可以用Hammerstein模型来描述.论文针对线性部分为CARAR模型的Hammerstein模型提出两种新的迭代辨识方法,并与它的递推辨识算法进行仿真比较来验证. 综上所述,作者针对以上五种模型对迭代辨识方法进行了研究,每种辨识方法都给出了推导步骤与公式,并且与已有的辨识方法进行对比,找出它们理论上的差异并分析其可行性与优缺点,最后用仿真例子来验证提出算法的效果.
【学位授予单位】：江南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：N945.14

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 耿立辉;萧德云;;输入数据缺失情况下的OE模型辨识算法研究[J];高技术通讯;2010年03期

2 ;[J];;年期

3 ;[J];;年期

4 ;[J];;年期

5 ;[J];;年期

6 ;[J];;年期

7 ;[J];;年期

8 ;[J];;年期

9 ;[J];;年期

10 ;[J];;年期

相关会议论文 前8条

1 陈性敏;陈翰馥;;多输入多输出Hammerstein系统的递推辨识[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年

2 陈性敏;陈翰馥;;函数系数ARX系统的递推辨识[A];中国自动化学会控制理论专业委员会A卷[C];2011年

3 魏瑞轩;薛建平;韩崇昭;;一种有效的鲁棒递推辨识方法[A];第二十届中国控制会议论文集（上）[C];2001年

4 曾亮;;时变参数的全最小二乘递推辨识法[A];1996中国控制与决策学术年会论文集[C];1996年

5 倪博溢;萧德云;;非均匀采样数据的递推辨识模型和方法[A];2008’“先进集成技术”院士论坛暨第二届仪表、自动化与先进集成技术大会论文集[C];2008年

6 庞莉;吴旭光;;受控水下航行器动力参数的闭环递推辨识[A];1995中国控制与决策学术年会论文集[C];1995年

7 赖晓平;朱桂华;周鸿兴;;递推辨识算法结构分析与递推辨识算法类库[A];1997年中国控制会议论文集[C];1997年

8 王寅;荣冈;金晓明;;基于模糊—线性复合模型的非线性自适应预测控制算法[A];1997中国控制与决策学术年会论文集[C];1997年

相关博士学位论文 前5条

1 窦立谦;面向控制的迭代辨识与控制设计方法研究[D];天津大学;2008年

2 丁洁;双率采样数据系统的辨识[D];江南大学;2011年

3 刘毅;间歇过程的核学习自适应建模与控制研究及工业应用[D];浙江大学;2009年

4 王建宏;基于先进辨识的控制策略研究及其应用[D];南京航空航天大学;2011年

5 叶廷东;多传感信息建模与动态校正方法研究[D];华南理工大学;2010年

相关硕士学位论文 前10条

1 陆静;双输入多率系统的最小二乘迭代辨识[D];江南大学;2009年

2 陈晓伟;有色噪声干扰随机系统二步最小二乘辨识方法[D];江南大学;2008年

3 鲍波;多变量方程误差类模型的最小二乘参数估计[D];江南大学;2012年

4 孙延鹏;QR分解技术在递推系统辨识中的应用[D];北京交通大学;2008年

5 王金海;CARMA模型与输出误差模型迭代辨识[D];江南大学;2008年

6 肖建华;基于线性规划问题递推算法的L_∞参数辨识[D];武汉科技大学;2005年

7 于丽;多新息随机梯度型辨识方法[D];江南大学;2008年

8 张佳波;基于多新息参数估计的随机梯度自校正控制方法[D];江南大学;2008年

9 范伟;一类维纳非线性系统辨识（Ⅰ）[D];江南大学;2008年

10 周毅;时间序列模型辨识方法及其仿真研究[D];江南大学;2008年

，

本文编号：2662191