雙輸入多率系統(tǒng)的最小二乘迭代辨識.pdf

1、論文以國家自然科學基金項目為背景，提出了雙輸入多率系統(tǒng)的最小二乘迭代辨識研究課題.該課題屬于應用基礎研究，具有理論意義和實用價值.作者在查閱了相關文獻的基礎上，簡要回顧了系統(tǒng)辨識的歷史，綜述了相關參數(shù)估計方法，并對該課題進行了深入研究，取得研究成果如下：
　　 1.論文的研究對象是雙輸入單輸出多率系統(tǒng)，首先推導出兩個輸入通道采樣周期不相等的多率系統(tǒng)的離散時間狀態(tài)空間模型，得出對應的傳遞函數(shù)模型，討論白噪聲或有色噪聲干擾情況，得到

2、雙輸入多率隨機系統(tǒng)模型。
　　 2.針對雙輸入輸出誤差系統(tǒng)，研究了基于輔助模型的最小二乘迭代辨識算法。主要思想:模型信息向量中包含兩個通道的未知無噪輸出，采用輔助模型辨識思想，用輔助模型輸出代替未知無噪輸出，并利用遞階辨識原理和迭代思想，將輔助模型中未知變量用其迭代估計值來代替。
　　 3.針對滑動平均噪聲干擾的雙輸入多率系統(tǒng)，其辨識模型信息向量中不僅包含未知的中間變量，而且包含未知噪聲項，為解決辨識的困難，給出了基于輔

3、助模型的雙輸入多率輸出誤差滑動平均模型的增廣最小二乘迭代算法。其次，對于雙輸入多率受控自回歸滑動平均模型，與雙輸入多率輸出誤差滑動平均模型相比，參數(shù)個數(shù)明顯增加，利用迭代思想，推導出雙輸入多率受控自回歸滑動平均模型的增廣最小二乘迭代辨識方法。
　　 4.將最小二乘迭代算法推廣于有色噪聲干擾項為自回歸模型的情況，即自回歸噪聲干擾雙輸入多率系統(tǒng)，其中包括雙輸入多率輸出誤差自回歸模型、雙輸入多率受控自回歸自回歸模型，分別給出了基于輔助