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變量誤差模型帶遺忘因子的偏差補(bǔ)償最小二乘辨識(shí)

發(fā)布時(shí)間:2017-04-16 22:10

  本文關(guān)鍵詞:變量誤差模型帶遺忘因子的偏差補(bǔ)償最小二乘辨識(shí),由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:變量誤差模型是系統(tǒng)輸入和輸出均受到噪聲干擾的一類模型。當(dāng)將標(biāo)準(zhǔn)的最小二乘辨識(shí)算法應(yīng)用于這類模型時(shí),所得到的參數(shù)估計(jì)是有偏的。為避免這一缺陷,一種可行的辦法就是,首先給出標(biāo)準(zhǔn)最小二乘算法計(jì)算出偏差項(xiàng),進(jìn)而利用該偏差項(xiàng)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)最小二乘算法進(jìn)行補(bǔ)償。這就是偏差補(bǔ)償?shù)乃枷。另?為估計(jì)時(shí)變參數(shù),可以引入遺忘因子降低舊數(shù)據(jù)的影響。本文基于偏差補(bǔ)償思想,研究變量誤差類模型帶遺忘因子的最小二乘辨識(shí)方法,并將其應(yīng)用于參數(shù)時(shí)變系統(tǒng)的參數(shù)辨識(shí),取得了如下主要工作。針對(duì)變量誤差模型,通過(guò)引入遺忘因子得到了帶遺忘因子的遞推最小二乘辨識(shí)算法,并給出了在該算法下的最小二乘估計(jì)值偏差項(xiàng)的表達(dá)式。對(duì)輸入和輸出均受白噪聲干擾的變量誤差模型,引入一個(gè)已知的增廣參數(shù)求解偏差項(xiàng)。利用該增廣參數(shù),得到了關(guān)于系統(tǒng)輸入和輸出的兩個(gè)白噪聲的加權(quán)方差的方程組,求解出加權(quán)方差的估計(jì)值,進(jìn)而得到偏差項(xiàng)估計(jì)值。在此基礎(chǔ)上,建立了帶遺忘因子的偏差補(bǔ)償遞推最小二乘辨識(shí)算法。對(duì)輸入受到白噪聲干擾、輸出受到有色噪聲干擾的變量誤差模型,引入一個(gè)濾波器求解偏差項(xiàng)。利用濾波器的已知零點(diǎn),得到了與白噪聲的加權(quán)方差和有色噪聲的加權(quán)協(xié)方差有關(guān)的方程組。通過(guò)求解該方程組得到了偏差項(xiàng)估計(jì)值,進(jìn)而建立了帶遺忘因子的偏差補(bǔ)償遞推最小二乘辨識(shí)算法。對(duì)提出的辨識(shí)算法進(jìn)行了模擬仿真,驗(yàn)證了算法的辨識(shí)性能。分別應(yīng)用上述算法對(duì)不同參數(shù)時(shí)變類型的變量誤差模型進(jìn)行了仿真。仿真結(jié)果表明,本論文提出的兩個(gè)辨識(shí)算法能夠?qū)?shù)時(shí)變系統(tǒng)進(jìn)行更好的辨識(shí)。
【關(guān)鍵詞】:變量誤差模型 遺忘因子 偏差補(bǔ)償 最小二乘 遞推辨識(shí)
【學(xué)位授予單位】:哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:TP13
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • ABSTRACT5-8
  • 第1章 緒論8-16
  • 1.1 課題研究的背景和意義8-9
  • 1.2 課題的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-14
  • 1.2.1 系統(tǒng)辨識(shí)研究現(xiàn)狀綜述9-12
  • 1.2.2 變量誤差類模型研究現(xiàn)狀12-14
  • 1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容14-16
  • 第2章 變量誤差模型的FFRLS辨識(shí)算法16-23
  • 2.1 變量誤差模型簡(jiǎn)介16-18
  • 2.2 白噪聲干擾的遞推最小二乘辨識(shí)算法18-20
  • 2.3 有色噪聲干擾的遞推最小二乘辨識(shí)算法20-21
  • 2.4 本章小結(jié)21-23
  • 第3章 白噪聲干擾的變量誤差模型的偏差補(bǔ)償辨識(shí)23-43
  • 3.1 算法框架23-26
  • 3.2 偏差估計(jì)26-30
  • 3.3 算法結(jié)果30-31
  • 3.4 仿真分析31-41
  • 3.4.1 不同噪聲與信號(hào)方差比的仿真分析33-38
  • 3.4.2 不同遺忘因子的仿真分析38-41
  • 3.5 本章小結(jié)41-43
  • 第4章 有色噪聲干擾的變量誤差模型的偏差補(bǔ)償辨識(shí)43-65
  • 4.1 算法框架43-45
  • 4.2 偏差估計(jì)45-49
  • 4.3 算法結(jié)果49-51
  • 4.4 仿真分析51-63
  • 4.4.1 系統(tǒng)參數(shù)階躍變化53-56
  • 4.4.2 系統(tǒng)參數(shù)線性變化56-59
  • 4.4.3 系統(tǒng)參數(shù)正弦變化59-63
  • 4.5 本章小結(jié)63-65
  • 結(jié)論65-66
  • 參考文獻(xiàn)66-71
  • 致謝71

【相似文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞:變量誤差模型帶遺忘因子的偏差補(bǔ)償最小二乘辨識(shí),由筆耕文化傳播整理發(fā)布。



本文編號(hào):311782

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