【摘要】： 論文以國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目《一類非線性系統(tǒng)辨識建模理論與方法的研究》為背景,提出了有色噪聲干擾隨機(jī)系統(tǒng)辨識研究課題.該課題屬于應(yīng)用基礎(chǔ)研究,具有理論意義和實(shí)用價值.作者在閱讀了相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,研究了有色噪聲隨機(jī)系統(tǒng)的兩階段辨識方法,取得的研究成果如下. 1.為了改進(jìn)參數(shù)估計(jì)精度,利用遞階辨識的交互估計(jì)理論,提出了受控ARAR模型(CARAR),也稱為動態(tài)調(diào)節(jié)模型的最小二乘迭代辨識方法.其基本思想是:在每步迭代計(jì)算中,將信息向量中或信息矩陣中不可測噪聲項(xiàng)用其估計(jì)值代替,而噪聲估計(jì)值又是用前一次迭代參數(shù)估計(jì)進(jìn)行計(jì)算的,二者執(zhí)行了一個遞階計(jì)算過程.與流行的遞推廣義最小二乘算法相比,提出的迭代算法在每一步計(jì)算中,同時利用了系統(tǒng)所有量測數(shù)據(jù)信息,因而具有更高的參數(shù)估計(jì)精度和更快的收斂速度.最后用仿真例子驗(yàn)證了提出算法的性能. 2.在上述最小二乘迭代辨識方法的基礎(chǔ)上,提出了動態(tài)調(diào)節(jié)模型的兩步迭代辨識方法.通過極小化一個信息矩陣中含噪聲項(xiàng)的準(zhǔn)則函數(shù),導(dǎo)出系統(tǒng)模型參數(shù)向量和噪聲模型參數(shù)向量的最小二乘估計(jì)式,進(jìn)一步將估計(jì)式中信息矩陣所含的未知噪聲項(xiàng)用其迭代估計(jì)殘差代替,而估計(jì)殘差又用前一次迭代的參數(shù)估計(jì)進(jìn)行計(jì)算.在每步迭代計(jì)算中,二者執(zhí)行了一個遞階計(jì)算過程.與濾波式遞推廣義最小二乘算法相比,提出的迭代算法也可用于在線辨識,而且在每一步迭代計(jì)算中,反復(fù)利用了系統(tǒng)可測數(shù)據(jù)信息,因而能夠獲得高精度的參數(shù)估計(jì).最后用仿真例子驗(yàn)證了提出算法的性能. 3.針對受控ARMA模型(CARMA),或稱為帶外加輸入自回歸滑動平均模型(ARMAX),提出了一種最小二乘迭代兩步辨識算法,解決了CARMA模型的遞推算法精度低等問題.針對一般噪聲干擾的受控ARARMA模型,利用階辨識的交互估計(jì)理論,提出了兩種最小二乘迭代辨識方法.同時與已有的遞推算法和濾波算法進(jìn)行仿真比較,來說明提出算法的有效性. 4.很多非線性系統(tǒng)可以用Hammerstein模型來描述.論文針對線性部分為CARAR模型的Hammerstein模型提出兩種新的迭代辨識方法,并與它的遞推辨識算法進(jìn)行仿真比較來驗(yàn)證. 綜上所述,作者針對以上五種模型對迭代辨識方法進(jìn)行了研究,每種辨識方法都給出了推導(dǎo)步驟與公式,并且與已有的辨識方法進(jìn)行對比,找出它們理論上的差異并分析其可行性與優(yōu)缺點(diǎn),最后用仿真例子來驗(yàn)證提出算法的效果.
【學(xué)位授予單位】：江南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號】：N945.14

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本文編號：2662191