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1.
针对有理模型提出两类辨识方法.首先提出基于递阶辨识思想的混合辨识方法,将模型分解为分子和分母两个子模型,分别用最小二乘法辨识分子参数,用粒子群算法和智能多步长梯度迭代算法辨识分母参数.由于降低了模型维数,且信息向量与噪声不相关,相对于传统的偏差补偿最小二乘算法,混合迭代法可以提高辨识精度并降低计算量.然后,为消除模型结构已知的假设,且充分利用最新数据更新系统参数,提出柔性递推最小二乘辨识方法,将有理模型转化为时变参数系统,进而辨识出时变系统的参数.仿真例子验证了所提出方法的有效性. 相似文献
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针对实际工业过程中普遍存在的有色噪声,本文提出一种基于递推增广最小二乘算法的神经模糊Hammerstein模型辨识方法,突破了传统的Hammerstein模型迭代分离算法.首先,利用多信号源实现Hammerstein模型中静态非线性环节和动态线性环节的分离,大大简化了辨识过程,提高了串联环节参数的分离精度.其次,利用长除法将噪声模型用有限脉冲响应模型逼近,采用增广递推最小二乘法进行线性环节的参数估计.最后,采用神经模糊模型拟合静态非线性环节,同时设计了神经模糊模型参数的非迭代优化算法,改善了模型的使用范围.该方法保证了模型的预测精度,对含有色噪声的非线性系统具有较好的拟合效果.仿真结果验证了上述方法的有效性. 相似文献
3.
针对损失数据线性参数系统的参数辨识问题, 借助辅助模型辨识思想推导出其变递推间隔辅助模型递 推最小二乘算法.为了提高该算法的计算效率, 利用分解技术得到变递推间隔分解递推最小二乘算法 估计系统参数.此外, 在变递推间隔分解递推最小二乘算法中引入遗忘因子, 从而提高参数估计精度和收敛速度.仿真结果表明, 所提出的算法能有效估计系统参数. 相似文献
4.
介绍了基于递推最小二乘法进行系统辨识的基本原理,对给定的实际输入输出数据运用MATLAB的M语言编写递推最小二乘算法,最后给出相应的仿真结果和分析,并对得到的模型进行验证。 相似文献
5.
系统辨识中广泛应用的最小二乘算法需要输入向量序列满足持续激励性条件(PE条件); 但在大多情况下这是难以满足的. 本文提出了一种不依赖于PE条件的递推最小二乘、最小范数辨识算法. 首先分析了最小二乘算法解空间的结构, 并运用罚函数方法, 将参数辨识问题转化为无约束优化问题. 然后, 提出了将步长、罚因子等过程控制参数统一的迭代-递推形式的辨识算法, 证明了算法在给定的控制参数约束下收敛于唯一的最小二乘、最小范数解向量. 仿真实验表明在非PE条件下算法的有效性. 相似文献
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为使T-S模型在线辨识时能够更加合理地划分模糊空间,提出一种根据相邻聚类中心距离确定模糊空间重叠系数的方法.将该方法与一次完成最小二乘法、递推最小二乘法相结合,得到了一种辨识精度较高的T-S模型在线辨识算法.以某型号单晶炉热场的实际运行数据为对象,应用所提出的算法对热场模型进行在线辨识.辨识结果表明,由该辨识算法得到的单晶炉热场模型具有较高的精度. 相似文献
8.
基于MATLAB的递推最小二乘法辨识与仿真 总被引:3,自引:0,他引:3
通过对最小二乘算法的分析,推导出了递推最小二乘法的运算公式,提出了基于MATLAB/Simulink的使用递推最小二乘法进行参数辨识的设计与仿真方法。并采用Simulink建立系统的仿真对象模型和运用MATLAB的S-函数编写最小二乘递推算法,结合实例给出相应的仿真结果和分析。仿真结果表明,该仿真方法克服了传统编程语言仿真时繁杂、难度高、周期长的缺点,是一种简单、有效的最小二乘法的编程仿真方法。 相似文献
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电池荷电状态SOC(State Of Charge)作为电池管理系统中尤为重要的一部分,其准确估计成为锂离子电池研究的重点。为了提高动态工况下的SOC估计精度,对锂离子电池等效模型进行分析,基于AIC(赤池信息)准则确定二阶RC电路为等效电路模型,使用递推最小二乘算法对模型参数进行在线辨识,为提高辨识精度,提出了改进带动态遗忘因子递推最小二乘算法,对算法加入遗忘因子,通过电压结果误差实时动态调整算法遗忘因子取值。将递推最小二乘算法和含动态遗忘因子最小二乘算法分别与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法进行SOC联合估计,并对比其预测效果,结果表明含有动态遗忘因子最小二乘与EKF联合估计模型具有更高的精度和鲁棒性。 相似文献
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具有限定记忆的辅助变量参数辨识法与仿真研究 总被引:1,自引:0,他引:1
最小二乘参数辨识法可用于动态系统、静态系统、线性系统、非线性系统的参数估计。可用于离线估计,也可用于在线估计。最小二乘辨识法简单、实用,其递推算法收敛可靠,并且当模型噪声为白噪声时,可得到无偏、一致和有效的估计,从而得到广泛的应用。但当模型噪声是有色噪声时,最小二乘参数估计不是无偏、一致估计,并且随着数据的增长,最小二乘递推辨识算法将出现数据饱和现象,以致递推算法慢慢失去修正的能力。辅助变量递推算法解决了噪声的模型结构不确定且模型噪声是有色噪声时,最小二乘参数估计的元偏性和一致性问题,但依然存在数据饱和问题。为此在辅助变量递推算法的基础上引入限定记忆方式,获得了具有限定记忆的辅助变量参数估计递推算法,解决了辅助变量递推算法的数据饱和问题。仿真结果表明了该算法的有效性。 相似文献
12.
基于辅助模型的递推增广最小二乘辨识方法 总被引:4,自引:0,他引:4
针对有色噪声干扰的输出误差滑动平均系统, 将辅助模型与递推增广最小二乘算法相结合: 用辅助模型的输出代替辨识模型信息向量中的未知真实输出项, 用估计残差代替信息向量中的不可测噪声项, 从而提出了基于辅助模型的递推增广最小二乘辨识方法. 为了展示所提方法的特点, 文中还给出了经过模型变换的递推增广最小二乘算法. 理论分析和仿真研究表明, 提出的方法原理简单、计算量小, 可以给出高精度参数估计, 且能够用于在线辨识. 相似文献
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辨识Box-Jenkins模型参数的递推广义增广最小二乘法 总被引:6,自引:0,他引:6
本文提出一种递推广义增广最小二乘辨识算法(RGELS)。该算法推广了递推增广最小二乘法(RELS),可用于一般模型(BOX-Jenkins模型)的参数辨识。数字仿真例子表明了算法的有效性。 相似文献
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曹慧荣 《自动化技术与应用》2009,28(7):8-10
针对系统参数辨识中最小二乘估计的稳健性较差,给出稳健性较强的最小一乘的系统辨识方法。推导出了最小一乘回归系数的估计式,使用逐次逼近迭代的方法,构造迭代序列给出最小一乘回归系数的迭代算法。并把该算法应用于控制系统参数辨识中,与最小二乘辨识相比较,当模型的观测数据有测量噪声时,最小一乘回归系数的收敛性及数值稳定性较好。仿真结果验证了理论,显示了最小一乘辨识的优越性。 相似文献
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在有色噪声干扰系统中有一类系统, 它具有广义输出误差模型(OEARMA), 本文提出一类广义输出误差模型的
两阶段递推最小二乘参数估计算法. 该算法基本思想是结合辅助模型辨识思想和分解技术, 将系统分解成两个子系统,
每个子系统包含一个参数向量. 借助基于辅助模型和递推最小二乘理论, 用辅助模型的输出代替辨识模型信息向量中未
知中间变量, 用估计残差代替信息向量中不可测噪声项, 从而可以运用递推辨识思想来估计系统所有参数. 该算法具有
较高的计算效率, 仿真例子说明提出算法的有效性. 相似文献
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本文研究多变量线性系统的结构和参数辨识.利用解不定对称系数方程组的方法,导出了搜索系统结构特征值的最小二乘递推算法.并提出了一个判断系统结构的新准则——系统特征方程系数符号检验法.把两者结合在一起,构成了完整的多变量系统结构和参数辨识的递推最小二乘法,并给出了仿真例子. 本方法也可作为最小二乘的各种改进算法(如广义最小二乘法等)的基础. 相似文献
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一 引言最小二乘法是辨识中一种最基本的方法,也是一种很好的方法。无论在辨识学科本身,或随机控制(如自校正调节器)中,都有着广泛的应用。一般文献介绍的在线算法都是递推法,递推公式是对最小二乘法的方程进行数学 相似文献