發(fā)布時間：2020-11-09 03:04

　　 系統(tǒng)辨識是根據(jù)系統(tǒng)的輸入輸出數(shù)據(jù)來建立描述系統(tǒng)的數(shù)學模型的理論。近年來,多變量系統(tǒng)的辨識問題引起了控制領域的廣泛關注。多變量系統(tǒng)模型種類繁多,辨識方法遠比單變量系統(tǒng)辨識要復雜。論文選題“類多變量輸出誤差類的遞階迭代辨識”,具有理論意義和應用前景。論文對輸出誤差類多變量系統(tǒng)的辨識問題進行了深入研究,取得的成果如下。 1.針對類多變量輸出誤差自回歸系統(tǒng),推導了其辨識模型。該辨識模型既包含了一個參數(shù)矩陣,又包含了一個參數(shù)向量,這是辨識的困難所在。利用基于分解的遞階辨識原理,推導了這類多變量系統(tǒng)的遞階廣義最小二乘辨識算法和遞階最小二乘迭代辨識算法。仿真結果驗證了提出算法的有效性。 2.針對類多變量輸出誤差滑動平均系統(tǒng),提出了這類系統(tǒng)的遞階最小二乘迭代辨識算法和遞階梯度迭代辨識算法。仿真結果表明,梯度迭代辨識算法計算量小,但收斂速度比最小二乘迭代辨識算法慢。 3.針對類多變量自回歸滑動平均系統(tǒng),提出了相應的遞階最小二乘迭代辨識算法和遞階梯度迭代辨識算法,類多變量輸出誤差自回歸系統(tǒng)和類多變量輸出誤差滑動平均系統(tǒng)可以看成是類多變量自回歸滑動平均系統(tǒng)的簡化形式,因而對其算法的推導更具有普遍性。最后用仿真結果驗證了提出算法的有效性。 綜上所述,論文推導和研究類多變量輸出誤差類系統(tǒng)的幾種辨識算法,利用Matlab研究了一些仿真例子,結果說明提出的方法能夠有效地辨識多變量系統(tǒng)地參數(shù)。論文的最后對該領域所面臨的困難和一些問題做了簡單的介紹。如系統(tǒng)辨識理論在醫(yī)學,社會,微觀或宏觀經(jīng)濟的應用。
【學位單位】：江南大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2011
【中圖分類】：N945.14;O212.1
【部分圖文】：

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【參考文獻】

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1 潘立登;多變量系統(tǒng)子子模型辨識[J];北京化工學院學報(自然科學版);1988年04期

2 丁鋒,蕭德云,丁韜;多新息隨機梯度辨識方法[J];控制理論與應用;2003年06期

3 丁鋒,蕭德云;多變量系統(tǒng)狀態(tài)空間模型的遞階辨識[J];控制與決策;2005年08期

4 王冬青;丁鋒;;基于輔助模型的多新息廣義增廣隨機梯度算法[J];控制與決策;2008年09期

5 丁鋒,謝新民,方崇智;時變系統(tǒng)辨識的多新息方法[J];自動化學報;1996年01期

6 丁鋒,楊家本;大系統(tǒng)的遞階辨識[J];自動化學報;1999年05期

7 丁鋒;;基于輸出估計的多輸入系統(tǒng)隨機梯度估計算法[J];南京信息工程大學學報(自然科學版);2010年06期

8 丁鋒;;系統(tǒng)辨識(1):辨識導引[J];南京信息工程大學學報(自然科學版);2011年01期

9 丁鋒;;系統(tǒng)辨識(2):系統(tǒng)描述的基本模型[J];南京信息工程大學學報(自然科學版);2011年02期

10 王新;呂劍虹;向文國;;一種改進的子空間辨識方法在熱工過程中的應用[J];中國電機工程學報;2010年32期

本文編號：2875782