利用系統(tǒng)的頻率特性觀測數(shù)據(jù),研究和提出一般傳遞函數(shù)參數(shù)的遞推辨識方法,包括投影辨識方法、隨機梯度辨識方法、多新息隨機梯度辨識方法、遞推梯度辨識方法、多新息遞推梯度辨識方法、遞推最小二乘辨識方法、多新息最小二乘辨識方法,以及聯(lián)合遞推辨識方法和耦合遞推辨識方法。文中的方法是針對一般傳遞函數(shù)提出的,因此也適合有共軛極點、重極點線性時不變系統(tǒng)的參數(shù)辨識。 

【文章來源】：青島科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2019,40(04)

【文章頁數(shù)】：24 頁

【文章目錄】：
1 一階慣性環(huán)節(jié)的頻率特性
2 一般線性定常系統(tǒng)的頻率特性
3 頻率特性遞推參數(shù)辨識方法
    3.1 實頻特性最小均方參數(shù)估計算法
    3.2 虛頻特性最小均方參數(shù)估計算法
    3.3 實頻虛頻特性最小均方估計算法
4 聯(lián)立實部虛部遞推辨識方法
    4.1 實部虛部聯(lián)立投影參數(shù)估計算法
    4.2 實部虛部聯(lián)立隨機梯度估計算法
    4.3 實部虛部聯(lián)立多新息隨機梯度算法
    4.4 實部虛部聯(lián)立遞推梯度估計算法
    4.5 實部虛部聯(lián)立多新息遞推梯度算法
    4.6 實部虛部聯(lián)立遞推最小二乘算法
    4.7 實部虛部聯(lián)立多新息最小二乘算法
5 聯(lián)立虛部實部遞推辨識方法
    5.1 虛部實部聯(lián)立投影參數(shù)估計算法
    5.2 虛部實部聯(lián)立隨機梯度估計算法
    5.3 虛部實部聯(lián)立多新息隨機梯度算法
    5.4 虛部實部聯(lián)立遞推梯度估計算法
    5.5 虛部實部聯(lián)立多新息遞推梯度算法
    5.6 虛部實部聯(lián)立遞推最小二乘算法
    5.7 虛部實部聯(lián)立多新息最小二乘算法
6 實部虛部聯(lián)合遞推辨識方法
    6.1 聯(lián)合投影參數(shù)估計算法
    6.2 聯(lián)合隨機梯度估計算法
    6.3 聯(lián)合多新息隨機梯度算法
    6.4 聯(lián)合遞推梯度估計算法
    6.5 聯(lián)合多新息遞推梯度算法
    6.6 聯(lián)合遞推最小二乘算法
    6.7 聯(lián)合多新息最小二乘算法
7 實部虛部耦合遞推辨識方法
    7.1 耦合投影參數(shù)估計算法
    7.2 耦合隨機梯度估計算法
    7.3 耦合多新息隨機梯度算法
    7.4 耦合遞推梯度估計算法
    7.5 耦合多新息遞推梯度算法
    7.6 耦合遞推最小二乘算法
    7.7 耦合多新息最小二乘算法
8 結(jié) 語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]傳遞函數(shù)辨識（8）:基于正弦響應(yīng)的參數(shù)估計方法[J]. 丁鋒,徐玲,劉喜梅.  青島科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2019(02)
[2]傳遞函數(shù)辨識（3）:正弦響應(yīng)兩點法和多點法[J]. 丁鋒,徐玲,劉喜梅.  青島科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2018(03)
[3]傳遞函數(shù)辨識（1）:階躍響應(yīng)兩點法和三點法[J]. 丁鋒,徐玲,劉喜梅.  青島科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2018(01)
[4]基于移動數(shù)據(jù)窗的傳遞函數(shù)多新息隨機梯度辨識方法[J]. 徐玲.  控制與決策. 2017(06)

碩士論文
[1]連續(xù)系統(tǒng)的傳遞函數(shù)模型辨識[D]. 陳壘.江南大學(xué) 2012



本文編號：3314177