方程误差系统的多新息辨识方法

摘要：

多新息方法可以用于线性系统和非线性系统的自适应滤波、参数估计、自校正控制、自适应故障检测与诊断等.线性系统包括两种基本类型:方程误差类系统和输出误差类系统.本文将多新息辨识应用到方程误差滑动平均( EEMA)系统(即CARMA系统) ,研究多新息增广随机梯度算法和多新息增广最小二乘算法,应用到方程误差自回归滑动平均( EEARMA)系统(即 CARARMA系统) ,提出基于分解的多新息广义增广随机梯度算法和基于分解的多新息广义增广最小二乘算法,以及基于滤波的多新息广义增广随机梯度算法和基于滤波的多新息广义增广最小二乘算法.

关键词：参数估计、递推辨识、梯度搜索、最小二乘、滤波、分解、辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、递阶辨识原理、方程误差系统、线性系统

所属期刊栏目：7

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金61273194;江苏省自然科学基金BK2012549;高等学校学科创新引智"111计划"B12018

在线出版日期：2015-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共23页

页码：385-407