針對不同慣性環(huán)節(jié)并聯(lián)而成的系統(tǒng),基于系統(tǒng)的實(shí)頻特性和虛頻特性數(shù)據(jù),利用梯度搜索、牛頓搜索,以及多新息辨識理論和耦合辨識概念,分別研究了實(shí)頻特性、虛頻特性、實(shí)頻虛頻聯(lián)合、實(shí)頻虛頻耦合的梯度迭代算法、多新息梯度迭代算法、牛頓迭代算法和多新息牛頓迭代算法等。文中的方法可以推廣用于其他傳遞函數(shù)描述的動態(tài)系統(tǒng)參數(shù)辨識,如具有共軛零點(diǎn)極點(diǎn)、重零點(diǎn)極點(diǎn)傳遞函數(shù)的參數(shù)辨識以及任意非線性函數(shù)的參數(shù)估計(jì)。 

【文章來源】：青島科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2020,41(02)

【文章頁數(shù)】：20 頁

【文章目錄】：
1 一般線性定常系統(tǒng)的頻率特性
2 實(shí)頻特性迭代參數(shù)辨識方法
    2.1 實(shí)頻特性梯度迭代估計(jì)算法
    2.2 實(shí)頻特性多新息梯度迭代算法
    2.3 實(shí)頻特性牛頓迭代估計(jì)算法
    2.4 實(shí)頻特性多新息牛頓迭代算法
3 虛頻特性迭代參數(shù)辨識方法
    3.1 虛頻特性梯度迭代估計(jì)算法
    3.2 虛頻特性多新息梯度迭代算法
    3.3 虛頻特性牛頓迭代估計(jì)算法
    3.4 虛頻特性多新息牛頓迭代算法
4 實(shí)頻虛頻聯(lián)合迭代辨識方法
    4.1 聯(lián)合梯度迭代估計(jì)算法
    4.2 聯(lián)合多新息梯度迭代算法
    4.3 聯(lián)合牛頓迭代估計(jì)算法
    4.4 聯(lián)合多新息牛頓迭代算法
5 實(shí)頻虛頻耦合迭代辨識方法
    5.1 耦合梯度迭代估計(jì)算法
    5.2 耦合多新息梯度迭代算法
    5.3 耦合牛頓迭代估計(jì)算法
    5.4 耦合多新息牛頓迭代算法
6 結(jié) 語



本文編號：3156309