輸出誤差模型基于最新估計(jì)的偏差補(bǔ)償遞推最小二乘辨識(shí)
發(fā)布時(shí)間:2024-12-10 01:21
最小二乘算法在系統(tǒng)辨識(shí)領(lǐng)域被廣泛使用,但是對(duì)于輸出誤差模型得到的辨識(shí)參數(shù)不是無(wú)偏的,將偏差項(xiàng)補(bǔ)償?shù)奖孀R(shí)中可以得到無(wú)偏估計(jì),這就是偏差補(bǔ)償思想。隨著工業(yè)的發(fā)展,系統(tǒng)越來(lái)越龐雜,模型的維度和階數(shù)愈發(fā)增大,計(jì)算量的增大給辨識(shí)帶來(lái)很多麻煩。傳統(tǒng)的兩階段辨識(shí)算法可以減小計(jì)算量,但是卻會(huì)產(chǎn)生收斂速度減慢的問(wèn)題。本文基于偏差補(bǔ)償遞推最小二乘辨識(shí)算法,以減小計(jì)算量、改進(jìn)收斂特性為目的,將從以下幾個(gè)方面進(jìn)行研究。針對(duì)白噪聲干擾下的輸出誤差模型,利用遞階辨識(shí)原理,將系統(tǒng)分解成分別包含輸入和輸出參數(shù)的兩個(gè)子系統(tǒng)。運(yùn)用偏差補(bǔ)償最小二乘法對(duì)兩個(gè)子系統(tǒng)分別進(jìn)行辨識(shí),得到了兩階段偏差補(bǔ)償遞推最小二乘辨識(shí)算法,它是輸出誤差模型的無(wú)偏估計(jì)辨識(shí)算法。考慮到最新估計(jì)的信息理論上是更接近參數(shù)真值的,將一個(gè)子系統(tǒng)最新估計(jì)的參數(shù)值應(yīng)用到另一子系統(tǒng)的參數(shù)估計(jì)中,建立了基于最新估計(jì)的偏差補(bǔ)償遞推最小二乘辨識(shí)算法。與偏差補(bǔ)償遞推最小二乘算法進(jìn)行比較,新建立的算法的計(jì)算量更小。在MATLAB下的仿真結(jié)果顯示,基于最新估計(jì)的算法能夠改進(jìn)兩階段辨識(shí)算法的收斂速度,并且有較好的收斂精度和抗干擾能力。為了能夠辨識(shí)時(shí)變系統(tǒng)的參數(shù),結(jié)合遞階辨識(shí)思想和...
【文章頁(yè)數(shù)】:57 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
本文編號(hào):4015378
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【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖4-1參數(shù)辨識(shí)誤差22
000-1.491680.792410.777690.425950.67500-1.494370.794920.777750.433430.81000-1.494930.795510.780530.429000.58500-1.495320.79....
圖4-2參數(shù)辨識(shí)誤差2
vt1a2a1b2bLE-BCRLS參數(shù)估計(jì)00-1.433370.728640.662980.6694515.200-1.463550.764990.780210.508195.30000-1.473210.775530.750870.4988....
圖4-3參數(shù)辨識(shí)誤差
t1a2a1b2bLE-BCRLS參數(shù)估計(jì)00-1.485730.781830.789590.409031.42500-1.485330.781440.706240.409294.07000-1.499210.793190.645920.4705....
圖4-4參數(shù)估計(jì)誤差隨t變化曲線對(duì)比
圖4-4參數(shù)估計(jì)誤差隨t變化曲線對(duì)比4-6給出了噪聲方差為220.50v時(shí)算法估計(jì)的參數(shù)及其誤差范數(shù),結(jié)果較220.20v時(shí)精度變差。隨t的變化見(jiàn)圖4-5,容易看出曲線表4-6參數(shù)估計(jì)值和估計(jì)誤差220.50v1a2a1b2bLE....
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