【摘要】：系統(tǒng)辨識是通過系統(tǒng)輸入輸出數(shù)據(jù)確定系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的技術(shù)。很多實(shí)際系統(tǒng)的參數(shù)是隨時(shí)間變化的，故對參數(shù)時(shí)變系統(tǒng)的辨識研究具有重要意義。本文針對參數(shù)時(shí)變的方程誤差模型、方程誤差滑動平均模型、方程誤差自回歸模型和方程誤差自回歸滑動平均模型四類方程誤差類模型提出了兩種限定記憶的加權(quán)辨識方法。主要研究結(jié)果如下： 1)針對方程誤差模型提出了I型和II型限定記憶加權(quán)辨識算法。其中I型算法通過引入中間項(xiàng)來建立相鄰兩個(gè)時(shí)刻參數(shù)估計(jì)的關(guān)系，II型算法直接建立相鄰兩個(gè)時(shí)刻參數(shù)估計(jì)的關(guān)系。 2)引入常數(shù)加權(quán)、指數(shù)函數(shù)加權(quán)和線性函數(shù)加權(quán)三種加權(quán)方法。通過比較顯示，指數(shù)函數(shù)加權(quán)與常數(shù)加權(quán)相比可以更好的保留系統(tǒng)實(shí)時(shí)信息，指數(shù)函數(shù)加權(quán)和線性函數(shù)加權(quán)在一定范圍內(nèi)可以相互替代。 3)以兩種基本的限定記憶加權(quán)辨識算法為基礎(chǔ)進(jìn)一步推導(dǎo)出了適用于方程誤差滑動平均模型、方程誤差自回歸模型、方程誤差自回歸滑動平均模型的限定記憶加權(quán)辨識算法。針對四種不同類型的時(shí)變參數(shù)對兩種算法進(jìn)行了數(shù)值仿真。仿真結(jié)果顯示II型算法稍優(yōu)于I型算法，指數(shù)函數(shù)加權(quán)優(yōu)于遺忘因子加權(quán)，指數(shù)函數(shù)加權(quán)和線性函數(shù)加權(quán)在一定范圍內(nèi)可以取得相同的辨識結(jié)果。
【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】：2012
【分類號】：TP13

【共引文獻(xiàn)】

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2 王W

本文編號：2732548