辅助模型辨识方法(2):输入非线性输出误差系统 被引量：4

1

作者 丁锋 陈慧波 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2016年第2期97-115,共19页

针对具有已知基的输入非线性输出误差系统,提出了基于过参数化模型的辅助模型递推辨识方法和辅助模型递阶辨识方法,提出了基于关键项分离的辅助模型递推辨识方法、基于关键项分离的辅助模型两阶段辨识方法和辅助模型三阶段辨识方法,提... 针对具有已知基的输入非线性输出误差系统,提出了基于过参数化模型的辅助模型递推辨识方法和辅助模型递阶辨识方法,提出了基于关键项分离的辅助模型递推辨识方法、基于关键项分离的辅助模型两阶段辨识方法和辅助模型三阶段辨识方法,提出了基于双线性参数模型分解的辅助模型随机梯度算法和基于双线性参数模型分解的辅助模型递推最小二乘算法,并给出了几个典型辨识算法的计算量、计算步骤.这些算法的收敛性分析都是需要研究的辨识课题. 展开更多

关键词 参数估计 递推辨识 梯度搜索 最小二乘 过参数化模型 关键项分离 模型分解 辅助模型辨识思想 递阶辨识原理 输入非线性系统

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系统辨识(4):辅助模型辨识思想与方法 被引量：40

2

作者 丁锋 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2011年第4期289-318,共30页

辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、递阶辨识原理、耦合辨识概念是该文作者提出的研究辨识问题的原创性新方法,已经被用在很多辨识问题的研究中,形成了不同的辨识方法族,可以用于解决许多线性或非线性模型的自适应信号处理、自适应参... 辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、递阶辨识原理、耦合辨识概念是该文作者提出的研究辨识问题的原创性新方法,已经被用在很多辨识问题的研究中,形成了不同的辨识方法族,可以用于解决许多线性或非线性模型的自适应信号处理、自适应参数估计、自适应滤波和预测、自适应控制等问题.由于客观事物具有双重属性:一些特征变量是可观测的;一些是不可测的.如果表征系统特征的观测变量都是可测的,就容易建立描述其运动规律的数学模型.客观事物的不可测属性给建立系统数学模型带来特别的困难.在这种情况下,如何利用系统的可测信息,实现对系统未知变量的估算,来建立系统的数学模型,是辨识领域极具挑战性的研究课题.辅助模型辨识思想就是在这样的背景下发展起来的.该文介绍辅助模型辨识思想和一些基于辅助模型的辨识方法. 展开更多

关键词 辅助模型 递推辨识 参数估计 FIR模型 CAR模型 CARMA模型 CARAR模型 CARARMA模型 输出误差模型 OEMA模型 OEAR模型 辅助模型辨识 多新息辨识 递阶辨识 耦合辨识

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辅助模型辨识方法(3):输入非线性输出误差自回归系统 被引量：3

3

作者 丁锋 毛亚文 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2016年第3期193-214,共22页

输入非线性系统包括输入非线性方程误差类系统和输入非线性输出误差类系统.针对输入非线性输出误差自回归系统,分别基于过参数化模型,基于关键项分离原理,基于数据滤波技术,研究了相应的基于过参数化模型的辅助模型递推辨识方法、基于... 输入非线性系统包括输入非线性方程误差类系统和输入非线性输出误差类系统.针对输入非线性输出误差自回归系统,分别基于过参数化模型,基于关键项分离原理,基于数据滤波技术,研究了相应的基于过参数化模型的辅助模型递推辨识方法、基于关键项分离的辅助模型递推辨识方法、基于数据滤波的辅助模型递推辨识方法.这些方法可以推广到其他输入非线性输出误差系统、输出非线性输出误差系统、反馈非线性系统等.并给出了几个典型辨识算法的计算步骤、流程图和计算量. 展开更多

关键词 参数估计 递推辨识 梯度搜索 最小二乘 过参数化模型 关键项分离 滤波技术 模型分解 辅助模型辨识思想 递阶辨识原理 输入非线性系统 输出非线性系统

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辅助模型辨识方法(5):最小二乘辨识 被引量：5

4

作者 丁锋 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2016年第5期385-403,共19页

借助于辅助模型辨识思想,针对白噪声干扰的输入非线性有限脉冲响应系统,研究了辅助模型最小二乘辨识方法、辅助模型多新息最小二乘辨识方法、变递推间隔辅助模型最小二乘辨识方法、变递推间隔辅助模型多新息最小二乘辨识方法、等递推间... 借助于辅助模型辨识思想,针对白噪声干扰的输入非线性有限脉冲响应系统,研究了辅助模型最小二乘辨识方法、辅助模型多新息最小二乘辨识方法、变递推间隔辅助模型最小二乘辨识方法、变递推间隔辅助模型多新息最小二乘辨识方法、等递推间隔辅助模型多新息最小二乘辨识方法,以及有限数据窗最小二乘辨识方法,包括引入加权因子(加权矩阵)、遗忘因子得到的一些相应辨识方法. 展开更多

关键词 参数估计 递推辨识 最小二乘 关键项分离 辅助模型辨识思想 多新息辨识理论 递阶辨识原理 耦合辨识概念 滤波辨识理念 输入非线性系统 输出非线性系统

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辅助模型辨识方法(1):自回归输出误差系统 被引量：3

5

作者 丁锋 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2016年第1期1-22,共22页

研究了自回归输出误差(AR-OE)系统的辅助模型随机梯度算法、辅助模型多新息随机梯度算法、辅助模型递推最小二乘算法,自回归输出误差自回归滑动平均(AR-OEARMA)系统(即AR-BoxJenkins系统)的辅助模型广义增广随机梯度算法、辅助模型多新... 研究了自回归输出误差(AR-OE)系统的辅助模型随机梯度算法、辅助模型多新息随机梯度算法、辅助模型递推最小二乘算法,自回归输出误差自回归滑动平均(AR-OEARMA)系统(即AR-BoxJenkins系统)的辅助模型广义增广随机梯度算法、辅助模型多新息广义增广随机梯度算法、辅助模型递推广义增广最小二乘算法,以及AR-Box-Jenkins系统的基于滤波的辅助模型广义增广随机梯度算法、基于滤波的辅助模型多新息广义增广随机梯度算法、基于滤波的辅助模型递推广义增广最小二乘算法等. 展开更多

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 输出误差系统 线性系统

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辅助模型辨识方法(4):基本思想与梯度辨识 被引量：1

6

作者 丁锋 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2016年第4期289-309,共21页

辅助模型辨识思想是针对系统存在一些不可测变量的辨识问题提出的,它是研究含有未知变量的线性系统、非线性系统辨识的重要手段.本文阐述了辅助模型辨识思想,针对白噪声干扰的输入非线性有限脉冲响应系统,研究辅助模型梯度辨识方法、辅... 辅助模型辨识思想是针对系统存在一些不可测变量的辨识问题提出的,它是研究含有未知变量的线性系统、非线性系统辨识的重要手段.本文阐述了辅助模型辨识思想,针对白噪声干扰的输入非线性有限脉冲响应系统,研究辅助模型梯度辨识方法、辅助模型多新息梯度辨识方法、变递推间隔辅助模型多新息梯度辨识方法,以及派生的变递推间隔辅助模型梯度辨识方法、等递推间隔辅助模型梯度辨识方法和等递推间隔辅助模型多新息梯度辨识方法. 展开更多

关键词 参数估计 递推辨识 梯度搜索 关键项分离 辅助模型辨识思想 多新息辨识理论 递阶辨识原理 耦合辨识概念 滤波辨识理念 输入非线性系统 输出非线性系统

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辅助模型辨识方法(6):性能分析

7

作者 丁锋 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2016年第6期481-498,共18页

辨识方法的性能分析是系统辨识领域的重要而困难的研究课题.新的辨识方法一诞生,就伴随着收敛性分析.辅助模型辨识是辨识的一个分支,辅助模型辨识方法已成为一大类辨识方法族,关于其收敛性也提出了许多课题.本文研究了输出误差系统辅助... 辨识方法的性能分析是系统辨识领域的重要而困难的研究课题.新的辨识方法一诞生,就伴随着收敛性分析.辅助模型辨识是辨识的一个分支,辅助模型辨识方法已成为一大类辨识方法族,关于其收敛性也提出了许多课题.本文研究了输出误差系统辅助模型随机梯度算法、辅助模型递推最小二乘算法、辅助模型多新息随机梯度算法、变间隔辅助模型随机梯度算法和变间隔辅助模型递推最小二乘算法的一致收敛性,近似分析了Box-Jenkins系统辅助模型递推广义增广最小二乘算法的性能. 展开更多

关键词 参数估计 递推辨识 最小二乘 辅助模型辨识思想 多新息辨识理论 递阶辨识原理 耦合辨识概念 滤波辨识理念 线性系统

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多元伪线性回归系统部分耦合多新息随机梯度类辨识方法 被引量：14

8

作者 丁锋 汪菲菲 汪学海 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2014年第2期97-112,共16页

针对多元伪线性滑动平均系统,讨论了多元增广随机梯度算法,为减小算法的计算量,将系统分解为一些子系统,给出了子系统增广随机梯度算法,利用耦合辨识概念和多新息辨识理论,推导了部分耦合(子系统)增广随机梯度算法、部分耦合(子系统)多... 针对多元伪线性滑动平均系统,讨论了多元增广随机梯度算法,为减小算法的计算量,将系统分解为一些子系统,给出了子系统增广随机梯度算法,利用耦合辨识概念和多新息辨识理论,推导了部分耦合(子系统)增广随机梯度算法、部分耦合(子系统)多新息增广随机梯度算法.进一步将提出的方法推广到多元伪线性自回归滑动平均系统,给出了部分耦合(子系统)广义增广随机梯度算法、部分耦合(子系统)多新息广义增广随机梯度算法.文中分析了多元增广随机梯度算法、部分耦合增广随机梯度算法、部分耦合多新息增广随机梯度算法的计算量. 展开更多

关键词 参数估计 递推辨识 梯度搜索 最小二乘 辅助模型辨识思想 多新息辨识理论 递阶辨识原理 耦合辨识概念 多元系统

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类多变量输出误差系统的耦合多新息辨识方法 被引量：15

9

作者 丁锋 汪菲菲 汪学海 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2014年第3期193-210,共18页

辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、耦合辨识概念是研究复杂多变量系统辨识的新理念和原理.将它们结合起来研究类多变量输出误差系统的辨识问题,提出了多元辅助模型辨识方法、多元辅助模型多新息辨识方法、变递推间隔多元辅助模型多新... 辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、耦合辨识概念是研究复杂多变量系统辨识的新理念和原理.将它们结合起来研究类多变量输出误差系统的辨识问题,提出了多元辅助模型辨识方法、多元辅助模型多新息辨识方法、变递推间隔多元辅助模型多新息辨识方法.为减小算法的计算量和提高参数估计精度,将系统模型分解为一些子辨识模型,应用辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、耦合辨识概念,研究和推导了部分耦合辅助模型辨识方法、部分耦合辅助模型多新息辨识方法.讨论了几个典型辨识算法的计算量,给出了参数估计的计算步骤和计算流程图. 展开更多

关键词 参数估计 递推辨识 梯度搜索 最小二乘 辅助模型辨识思想 多新息辨识理论 递阶辨识原理 耦合辨识概念 类多变量系统

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多变量方程误差类系统的部分耦合迭代辨识方法 被引量：13

10

作者 丁锋 汪菲菲 汪学海 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2014年第4期289-305,共17页

针对多变量方程误差滑动平均系统,利用最小二乘原理和迭代搜索原理,给出了增广随机梯度辨识方法、递推增广最小二乘辨识方法、梯度迭代辨识方法和最小二乘迭代辨识方法.针对多变量方程误差滑动平均系统和多变量方程误差自回归滑动平均系... 针对多变量方程误差滑动平均系统,利用最小二乘原理和迭代搜索原理,给出了增广随机梯度辨识方法、递推增广最小二乘辨识方法、梯度迭代辨识方法和最小二乘迭代辨识方法.针对多变量方程误差滑动平均系统和多变量方程误差自回归滑动平均系统,将多变量系统分解为一些子系统,利用耦合辨识概念,讨论了梯度迭代辨识方法、部分耦合(子系统)梯度迭代辨识方法、子系统最小二乘迭代方法和部分耦合子系统最小二乘迭代辨识方法.进一步结合数据滤波技术,研究了多变量方程误差自回归滑动平均系统的子系统梯度迭代辨识方法、部分耦合(子系统)梯度迭代辨识方法、部分耦合子系统最小二乘迭代辨识方法.文中给出了几个典型算法的计算步骤. 展开更多

关键词 参数估计 迭代搜索原理 梯度搜索 最小二乘 数据滤波技术 辅助模型辨识思想 递阶辨识原理 耦合辨识概念 多变量系统

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多元系统耦合多新息随机梯度类辨识方法 被引量：18

11

作者 丁锋 汪菲菲 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2014年第1期1-16,共16页

针对多元线性回归系统,利用耦合辨识概念和多新息辨识理论,讨论了多元随机梯度算法、多元多新息随机梯度算法,以及变递推间隔多元多新息梯度算法,进一步分解多元系统为一些子系统,给出了耦合子系统随机梯度算法、耦合随机梯度算法、耦... 针对多元线性回归系统,利用耦合辨识概念和多新息辨识理论,讨论了多元随机梯度算法、多元多新息随机梯度算法,以及变递推间隔多元多新息梯度算法,进一步分解多元系统为一些子系统,给出了耦合子系统随机梯度算法、耦合随机梯度算法、耦合子系统多新息随机梯度算法、耦合多新息随机梯度算法,并将这些方法推广到多元伪线性滑动平均系统和多元伪线性自回归滑动平均系统.文中给出了几个典型耦合随机梯度算法、耦合多新息随机梯度算法的计算步骤和示意图. 展开更多

关键词 参数估计 递推辨识 梯度搜索 最小二乘 辅助模型辨识思想 多新息辨识理论 递阶辨识原理 耦合辨识概念 多元系统

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输入非线性方程误差自回归系统的多新息辨识方法 被引量：9

12

作者 丁锋 毛亚文 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第1期1-23,共23页

典型块结构非线性系统包括基本的输入非线性系统、输出非线性系统、输入输出非线性系统、反馈非线性系统等.输入非线性系统包括输入非线性方程误差类系统和输入非线性输出误差类系统.以输入非线性方程误差自回归系统,即输入非线性受控... 典型块结构非线性系统包括基本的输入非线性系统、输出非线性系统、输入输出非线性系统、反馈非线性系统等.输入非线性系统包括输入非线性方程误差类系统和输入非线性输出误差类系统.以输入非线性方程误差自回归系统,即输入非线性受控自回归自回归(IN-CARAR)系统为例,分别基于过参数化模型,基于关键项分离原理,基于数据滤波技术以及基于辨识模型分解技术,研究和提出了IN-CARAR系统的随机梯度辨识方法、多新息随机梯度辨识方法、递推最小二乘辨识方法、多新息最小二乘辨识方法.这些方法可以推广到其他输入非线性方程误差系统、输入非线性输出误差类系统、输出非线性方程误差类系统、输出非线性输出类系统、反馈非线性系统等.同时,给出了几个典型辨识算法的计算步骤、流程图和计算量. 展开更多

关键词 参数估计 递推辨识 梯度搜索 最小二乘 过参数化模型 关键项分离原理 数据滤波技术 模型分解 辅助模型辨识思想 多新息辨识理论 递阶辨识原理 耦合辨识概念 输入非线性系统 输出非线性系统

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线性参数系统的多新息辨识方法 被引量：6

13

作者 丁锋 郭兰杰 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第4期289-312,共24页

系统有线性和非线性之分.线性系统有统一的描述形式,非线性系统因类别无数,不可能有统一描述.线性参数系统是一类特殊的非线性系统,它在参数空间上呈现线性特征,介于线性系统与非线性系统之间.针对伪线性参数系统,讨论了基于辅助模型的... 系统有线性和非线性之分.线性系统有统一的描述形式,非线性系统因类别无数,不可能有统一描述.线性参数系统是一类特殊的非线性系统,它在参数空间上呈现线性特征,介于线性系统与非线性系统之间.针对伪线性参数系统,讨论了基于辅助模型的多新息辨识方法、基于滤波的辅助模型多新息辨识方法、基于模型分解的辅助模型多新息辨识方法、基于滤波的分解多新息辨识方法,并给出了几个典型辨识算法的计算量、计算步骤和流程图. 展开更多

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 伪线性回归模型 伪线性系统 线性参数系统

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系统辨识(1):辨识导引 被引量：47

14

作者 丁锋 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2011年第1期1-22,共22页

系统辨识是研究建立系统数学模型的理论与方法.虽然数学建模有很长的研究历史,但是形成系统辨识学科的历史才几十年.在这短暂的几十年里,系统辨识得到了长足的发展,一些新的辨识方法相继问世,其理论与应用成果覆盖了自然科学和社会科学... 系统辨识是研究建立系统数学模型的理论与方法.虽然数学建模有很长的研究历史,但是形成系统辨识学科的历史才几十年.在这短暂的几十年里,系统辨识得到了长足的发展,一些新的辨识方法相继问世,其理论与应用成果覆盖了自然科学和社会科学的各个领域,包括物理学、生物学、地球科学、气象学、计算机科学、经济学、心理学、政治学等.在这样的背景下,回过头来深思系统辨识的一些基本问题,对系统辨识的发展不无裨益.作为系统辨识的导引论文,简单介绍了辨识的定义,系统模型与辨识模型,辨识的基本步骤与辨识目的,包括辨识试验设计与数据预处理,以及辨识方法的类别,包括最小二乘辨识方法、梯度辨识方法、辅助模型辨识方法、多新息辨识方法、递阶辨识方法等. 展开更多

关键词 系统辨识 递推辨识 参数估计 辅助模型辨识 多新息辨识 递阶辨识

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输出非线性方程误差类系统递推最小二乘辨识方法 被引量：5

15

作者 丁锋 陈启佳 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第3期193-213,共21页

随着控制技术的发展,控制对象的规模越来越大,使得辨识算法的计算量也越来越大.对于结构复杂的非线性系统,特别是包含未知参数乘积的非线性系统,使得过参数化辨识方法的参数数目大幅度增加,辨识算法的计算量也急剧增加,因此探索计算量... 随着控制技术的发展,控制对象的规模越来越大,使得辨识算法的计算量也越来越大.对于结构复杂的非线性系统,特别是包含未知参数乘积的非线性系统,使得过参数化辨识方法的参数数目大幅度增加,辨识算法的计算量也急剧增加,因此探索计算量小的参数估计方法势在必行.针对输出非线性方程误差类系统,讨论了基于过参数化模型的递推最小二乘类辨识方法;为减小过参数化辨识算法的计算量和提高辨识精度,分别利用分解技术和数据滤波技术,研究和提出了基于模型分解的递推最小二乘辨识方法和基于数据滤波的递推最小二乘辨识方法.最后给出了几个典型辨识算法的计算量、计算步骤、流程图. 展开更多

关键词 参数估计 递推辨识 最小二乘 模型分解 数据滤波 辅助模型辨识思想 多新息辨识理论 递阶辨识原理 耦合辨识概念 输入非线性系统 输出非线性系统

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输入非线性方程误差系统的多新息辨识方法 被引量：6

16

作者 丁锋 陈慧波 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第2期97-124,共28页

针对输入非线性方程误差系统,即输入非线性受控自回归系统,研究了基于过参数化模型的多新息辨识方法和基于过参数化模型的递阶多新息辨识方法;研究了基于关键项分离原理的多新息辨识方法;使用辨识模型分解技术,研究了基于关键项分离原... 针对输入非线性方程误差系统,即输入非线性受控自回归系统,研究了基于过参数化模型的多新息辨识方法和基于过参数化模型的递阶多新息辨识方法;研究了基于关键项分离原理的多新息辨识方法;使用辨识模型分解技术,研究了基于关键项分离原理的两阶段多新息辨识方法和三阶段多新息辨识方法.这些方法可以推广到其他输入非线性方程误差系统、输入非线性输出误差类系统、输出非线性方程误差类系统、输出非线性输出类系统、反馈非线性系统等.同时,给出了几个典型辨识算法的计算量、计算步骤和流程图. 展开更多

关键词 参数估计 递推辨识 梯度搜索 最小二乘 过参数化模型 关键项分离原理 模型分解 辅助模型辨识思想 多新息辨识理论 递阶辨识原理 耦合辨识概念 输入非线性系统 输出非线性系统

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系统辨识(6):多新息辨识理论与方法 被引量：44

17

作者 丁锋 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2012年第1期1-28,共28页

多新息辨识是系统辨识的一个重要分支.新息是能够改善参数估计精度或状态估计精度的有用信息.首先,详细讨论了线性回归模型的各种多新息辨识方法,包括多新息投影算法、多新息随机梯度算法、多新息遗忘梯度算法、变递推间隔多新息随机梯... 多新息辨识是系统辨识的一个重要分支.新息是能够改善参数估计精度或状态估计精度的有用信息.首先,详细讨论了线性回归模型的各种多新息辨识方法,包括多新息投影算法、多新息随机梯度算法、多新息遗忘梯度算法、变递推间隔多新息随机梯度算法、多新息最小二乘辨识方法、变递推间隔多新息最小二乘算法等;然后,给出了方程误差类系统、输出误差类系统、输入非线性系统的随机梯度辨识算法、多新息随机梯度算法和多新息最小二乘辨识算法;最后,简单说明了多新息辨识理论可以发展到多新息观测器和多新息卡尔曼滤波理论. 展开更多

关键词 迭代辨识 递推辨识 参数估计 FIR模型 方程误差模型 CAR模型 CARMA模型 CARAR模型 CARARMA模型 输出误差模型:OEMA模型 OEAR模型 辅助模型辨识 多新息辨识 递阶辨识 耦合辨识

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系统辨识(5):迭代搜索原理与辨识方法 被引量：18

18

作者 丁锋 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2011年第6期481-510,共30页

递推辨识与迭代辨识构成了两类重要的参数估计方法.递推辨识的递推变量与时间有关,因而可以用于在线估计系统参数;迭代辨识的迭代变量是自然数,与客观世界的时间无关,通常用于离线估计系统参数.基于辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、... 递推辨识与迭代辨识构成了两类重要的参数估计方法.递推辨识的递推变量与时间有关,因而可以用于在线估计系统参数;迭代辨识的迭代变量是自然数,与客观世界的时间无关,通常用于离线估计系统参数.基于辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、递阶辨识原理、耦合辨识概念等辨识方法都可以用递推算法和迭代算法实现.迭代方法渊源很早,如求解矩阵方程Ax=b的雅可比迭代、高斯-赛德尔迭代等.迭代辨识方法主要使用梯度搜索、最小二乘搜索、牛顿搜索原理来实现.为此主要研究了CARMA系统和Box-Jenkins系统的最小二乘迭代辨识方法与梯度迭代辨识方法.这些方法也可推广到其他所有方程误差类系统和输出误差类系统,以及非线性系统.迭代辨识方法通常用于有限量测数据的系统辨识,其收敛性证明是辨识领域极具挑战性的研究课题. 展开更多

关键词 迭代辨识 递推辨识 参数估计 FIR模型 CAR模型 CARMA模型 CARAR模型 CARARMA模型 输出误差模型 OEMA模型 OEAR模型 辅助模型辨识 多新息辨识 递阶辨识 耦合辨识

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系统辨识(8):耦合辨识概念与方法 被引量：21

19

作者 丁锋 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2012年第3期193-212,共20页

耦合辨识是系统辨识的一个重要分支,是新近发展和提炼形成的一种辨识概念,主要用于研究结构复杂的参数耦合线性和非线性多变量系统的辨识问题.辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、递阶辨识原理、耦合辨识概念是本文作者提出的一些新的... 耦合辨识是系统辨识的一个重要分支,是新近发展和提炼形成的一种辨识概念,主要用于研究结构复杂的参数耦合线性和非线性多变量系统的辨识问题.辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、递阶辨识原理、耦合辨识概念是本文作者提出的一些新的辨识研究思路、理念和方法,分别能够用于研究存在未知过程变量的不可测系统的辨识,能够提高辨识方法的收敛速度和参数估计精度,能够解决结构复杂、大规模多变量系统及参数耦合多变量系统的辨识问题、减小辨识算法的计算量.首先介绍多变量系统耦合辨识概念,在此基础上讨论多变量系统的几种(全)耦合最小二乘辨识方法、(全)耦合随机梯度辨识方法、部分耦合随机梯度辨识方法、部分耦合最小二乘辨识方法等,最后说明耦合辨识方法可推广用于有色噪声干扰多变量系统的辨识,并列出了一些多变量系统模型结构,阐述了耦合辨识概念可以结合辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、递阶辨识原理、迭代搜索原理(梯度迭代、最小二乘迭代、牛顿迭代)等来研究线性或非线性多变量系统的辨识问题. 展开更多

关键词 迭代辨识 递推辨识 参数估计 FIR模型 方程误差模型 CAR模型 CARMA模型 CARAR模型 CARARMA模型 输出误差模型:OEMA模型 OEAR模型 辅助模型辨识 多新息辨识 递阶辨识 耦合辨识

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系统辨识(7):递阶辨识原理与方法 被引量：18

20

作者 丁锋 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2012年第2期97-124,共28页

递阶辨识是系统辨识的一个重要分支.递阶辨识原理是在大系统递阶控制的"分解-协调原理"基础上发展起来的,它不仅能够解决参数数目多、维数高、大规模系统辨识算法计算量大的问题,而且能够解决结构复杂的双线性参数系统、多线... 递阶辨识是系统辨识的一个重要分支.递阶辨识原理是在大系统递阶控制的"分解-协调原理"基础上发展起来的,它不仅能够解决参数数目多、维数高、大规模系统辨识算法计算量大的问题,而且能够解决结构复杂的双线性参数系统、多线性参数系统以及非线性系统的辨识问题.首先介绍递阶辨识原理和线性方程组Ax=b的著名雅可比迭代和高斯-赛德尔迭代,给出了线性方程组的迭代方法族;其次将雅可比迭代思想和递阶辨识原理用于研究一般矩阵方程和耦合矩阵方程的递阶梯度迭代求解方法和递阶最小二乘迭代求解方法;再次介绍了方程误差模型的两阶段最小二乘辨识方法(一个简单的递阶辨识方法)和线性回归模型的递阶最小二乘辨识方法;最后研究了类多变量CARMA系统的递阶辨识方法. 展开更多

关键词 迭代辨识 递推辨识 参数估计 FIR模型 方程误差模型 CAR模型 CARMA模型 CARAR模型 CARARMA模型 输出误差模型 OEMA模型 OEAR模型 辅助模型辨识 多新息辨识 递阶辨识 耦合辨识

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