系統(tǒng)辨識(shí)和模型參數(shù)估計(jì)是研究基于模型的控制問(wèn)題的基礎(chǔ).隨著控制系統(tǒng)升級(jí)和改造,系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型建立更加復(fù)雜,因而辨識(shí)過(guò)程中的計(jì)算量也越來(lái)越大.為解決線性參數(shù)系統(tǒng)被有色噪聲干擾的辨識(shí)難點(diǎn),和減小辨識(shí)算法計(jì)算量.論文選題“基于濾波的線性參數(shù)系統(tǒng)辨識(shí)方法”,具有一定的理論意義和學(xué)術(shù)價(jià)值.論文針對(duì)該課題展開(kāi)探討,主要工作如下.1.論文借助于數(shù)據(jù)濾波技術(shù),將自回歸滑動(dòng)平均噪聲干擾的線性參數(shù)系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為白噪聲干擾的系統(tǒng).針對(duì)信息向量中含有未知的中間變量或者噪聲項(xiàng),采用輔助模型辨識(shí)思想,估算這些未知項(xiàng),研究基于濾波的輔助模型隨機(jī)梯度算法、基于濾波的輔助模型遞推最小二乘算法.為提高隨機(jī)梯度辨識(shí)算法收斂速度和精度,借助于多新息辨識(shí)理論,通過(guò)擴(kuò)展辨識(shí)新息,研究基于濾波的輔助模型多新息隨機(jī)梯度算法.采用迭代算辨識(shí)法,探討基于濾波的輔助模型梯度迭代算法和基于濾波的輔助模型最小二乘迭代算法.2.利用遞階辨識(shí)原理,將線性參數(shù)系統(tǒng)的辨識(shí)模型分解成幾個(gè)辨識(shí)子系統(tǒng),采用交互估計(jì)算法,研究基于濾波的分解多新息隨機(jī)梯度辨識(shí)算法、基于濾波的分解最小二乘辨識(shí)算法、基于濾波的分解梯度迭代算法和基于濾波的分解最小二乘迭代辨識(shí)算法,并比較... 

【文章來(lái)源】：江南大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：77 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 問(wèn)題的提出與研究意義
    1.2 領(lǐng)域國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要參數(shù)估計(jì)方法
    1.4 論文主要研究?jī)?nèi)容簡(jiǎn)介
第二章 基于濾波的輔助模型辨識(shí)方法
    2.1 系統(tǒng)描述與濾波辨識(shí)模型
    2.2 基于濾波的輔助模型隨機(jī)梯度算法
    2.3 基于濾波的輔助模型多新息隨機(jī)梯度算法
    2.4 基于濾波的輔助模型梯度迭代算法
    2.5 基于濾波的輔助模型遞推最小二乘算法
    2.6 基于濾波的輔助模型最小二乘迭代算法
    2.7 小結(jié)
第三章 基于濾波的分解辨識(shí)方法
    3.1 系統(tǒng)描述與基于濾波的分解辨識(shí)模型
    3.2 基于濾波的分解隨機(jī)梯度算法
    3.3 基于濾波的分解多新息隨機(jī)梯度算法
    3.4 基于濾波的分解梯度迭代算法
    3.5 基于濾波的分解遞推最小二乘算法
    3.6 基于濾波的分解最小二乘迭代算法
    3.7 小結(jié)
主要結(jié)論與展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄: 攻讀碩士期間發(fā)表的論文


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]輔助模型辨識(shí)方法（2）:輸入非線性輸出誤差系統(tǒng)[J]. 丁鋒,陳慧波.  南京信息工程大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(02)
[2]輔助模型辨識(shí)方法（1）:自回歸輸出誤差系統(tǒng)[J]. 丁鋒.  南京信息工程大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(01)
[3]輸出誤差系統(tǒng)的多新息辨識(shí)方法[J]. 丁鋒.  南京信息工程大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2015(06)
[4]方程誤差系統(tǒng)的多新息辨識(shí)方法[J]. 丁鋒.  南京信息工程大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2015(05)
[5]線性參數(shù)系統(tǒng)的多新息辨識(shí)方法[J]. 丁鋒,郭蘭杰.  南京信息工程大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2015(04)
[6]輸出非線性方程誤差類系統(tǒng)遞推最小二乘辨識(shí)方法[J]. 丁鋒,陳啟佳.  南京信息工程大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2015(03)
[7]輸入非線性方程誤差系統(tǒng)的多新息辨識(shí)方法[J]. 丁鋒,陳慧波.  南京信息工程大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2015(02)
[8]輸入非線性方程誤差自回歸系統(tǒng)的多新息辨識(shí)方法[J]. 丁鋒,毛亞文.  南京信息工程大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2015(01)
[9]有關(guān)非線性系統(tǒng)控制理論發(fā)展的一些注記[J]. 洪奕光.  系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué). 2014(11)
[10]基于輔助模型和數(shù)據(jù)濾波的偽線性回歸系統(tǒng)參數(shù)估計(jì)方法[J]. 丁盛.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2014(01)

博士論文
[1]列車自動(dòng)駕駛控制模型參數(shù)辨識(shí)及其應(yīng)用[D]. 王呈.北京交通大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3152325