【摘要】：系統(tǒng)辨識是根據(jù)觀測的系統(tǒng)輸入數(shù)據(jù)及輸出數(shù)據(jù)，通過最小化某個誤差準(zhǔn)則函數(shù)而建立數(shù)學(xué)模型。在該領(lǐng)域的辨識算法中，最小二乘法得到廣泛的應(yīng)用。但是對于輸出誤差模型，利用標(biāo)準(zhǔn)最小二乘算法進(jìn)行的估計(jì)是存在偏差的，因此引入了1970年提出的偏差補(bǔ)償思想。隨著觀測數(shù)據(jù)的增多，若新舊數(shù)據(jù)的影響程度相同，則容易出現(xiàn)“數(shù)據(jù)飽和”現(xiàn)象，因此加入遺忘因子，以減弱舊數(shù)據(jù)的影響，從而抑制“數(shù)據(jù)飽和”現(xiàn)象。另外，很多實(shí)際系統(tǒng)的參數(shù)是時變的，加入遺忘因子后算法能夠進(jìn)行參數(shù)時變系統(tǒng)的參數(shù)辨識。因此，在本文中，將偏差補(bǔ)償思想同遺忘因子相結(jié)合，建立輸出誤差模型的無偏估計(jì)辨識算法。本文將從以下幾個方面進(jìn)行研究。 當(dāng)輸出誤差模型的干擾噪聲為隨機(jī)白噪聲時，提出了帶遺忘因子的偏差補(bǔ)償最小二乘估計(jì)算法。在算法的建立過程中，首先將偏差補(bǔ)償項(xiàng)計(jì)算出來進(jìn)行偏差消除，然后對未知白噪聲的平均加權(quán)方差進(jìn)行估計(jì)，從而得到系統(tǒng)參數(shù)的最終估計(jì)值。 當(dāng)輸出誤差模型的干擾噪聲為有色噪聲時，，提出了帶遺忘因子的偏差補(bǔ)償最小二乘估計(jì)算法。在算法的建立過程中，引入預(yù)濾波的思想，利用濾波器中已知的零點(diǎn)信息對系統(tǒng)的偏差項(xiàng)進(jìn)行補(bǔ)償，從而得到系統(tǒng)參數(shù)的最終估計(jì)值。 最后，針對建立的兩個辨識算法進(jìn)行實(shí)例仿真驗(yàn)證算法的有效性。在仿真實(shí)驗(yàn)中，將算法分別應(yīng)用在參數(shù)階躍變化、線性變化、方波變化及正弦變化四個不同的參數(shù)時變輸出誤差模型中，并將算法與未加遺忘因子的偏差補(bǔ)償遞推最小二乘辨識算法進(jìn)行比較，仿真曲線顯示了本文提出的估計(jì)算法在辨識時變系統(tǒng)參數(shù)時具有優(yōu)越性。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：N945.14;O212.1

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

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2 丁鋒;;系統(tǒng)辨識(1):辨識導(dǎo)引[J];南京信息工程大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2011年01期

3 黃祖毅,陳建清,李東海;基于有理分式等價的系統(tǒng)階次和參數(shù)同時辨識[J];清華大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2003年06期

本文編號：2709640