方程誤差類模型是系統(tǒng)輸出受到噪聲干擾的一類隨機系統(tǒng)模型。當這類模型的系統(tǒng)輸入也受到噪聲干擾時,標準的遞推最小二乘辨識算法無法得到系統(tǒng)參數(shù)向量的無偏估計,其估計表達式中存在關于系統(tǒng)噪聲的偏差項。為了改進算法以得到系統(tǒng)參數(shù)的無偏估計,本文基于偏差補償?shù)乃枷?計算出標準遞推最小二乘算法中存在偏差項的具體表達式,然后利用偏差項來補償標準最小二乘算法的參數(shù)估計結(jié)果。主要工作如下:分析方程誤差類模型的四種具體模型,受控自回歸模型、受控自回歸滑動平均模型、方程誤差自回歸模型及方程誤差自回歸滑動平均模型。并且著重解析輸入存在白噪聲干擾的前兩種模型,推導標準遞推最小二乘算法中存在偏差項的具體表示形式。對于輸入存在白噪聲干擾的受控自回歸模型,解析其偏差項,分解為本文定義的輸入白噪聲自相關函數(shù)矩陣與系統(tǒng)參數(shù)向量矩陣相乘的表達式。然后基于增廣最小二乘算法的思想,引入新的參數(shù)向量和信息向量及系統(tǒng)最小二乘準則函數(shù),建立關于本文定義矩陣的方程組,進而得到偏差項的估計值。在此基礎上,建立基于偏差補償?shù)倪f推最小二乘辨識算法。對于輸入存在白噪聲干擾的受控自回歸滑動平均模型,由于其與受控自回歸模型非常相似,著重分析其與受控... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題研究的背景和意義
    1.2 課題研究現(xiàn)狀
        1.2.1 系統(tǒng)辨識研究現(xiàn)狀
        1.2.2 輸入誤差方程誤差模型研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究內(nèi)容
第2章 方程誤差類模型的RLS辨識算法
    2.1 方程誤差類模型介紹
    2.2 輸出受白噪聲干擾的遞推最小二乘參數(shù)辨識算法
    2.3 輸出受有色噪聲干擾的遞推最小二乘參數(shù)辨識算法
    2.4 本章小結(jié)
第3章 受控自回歸模型的偏差補償辨識算法
    3.1 算法框架
    3.2 偏差估計
    3.3 算法結(jié)果
    3.4 仿真結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 受控自回歸滑動平均模型的辨識算法
    4.1 算法框架
    4.2 偏差估計
    4.3 算法結(jié)果
    4.4 仿真結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
致謝



本文編號：3064568