MISO系统辅助模型多新息增广随机梯度算法

对于有色噪声干扰的输出误差多输入单输出（MISO）系统,常规的递推最小二乘辨识方法给出的参数估计是有偏的。为了提高随机梯度辨识方法的收敛精度和速度,用辅助模型的输出代替辨识模型信息向量中的未知不可测变量,推导出其辅助模型增广随机梯度辨识算法;再引入新息长度扩展标量新息为新息向量,提出了基于辅助模型的MISO系统多新息增广随机梯度辨识算法。所得算法在每一次的迭代中不仅使用了当前数据和新息,而且使用了过去数据和新息,提高了参数估计精度和收敛速度。仿真例子验证了算法的有效性。     

MISO系统辅助模型多新息增广随机梯度算法

对于有色噪声干扰的输出误差多输入单输出(MISO)系统,常规的递推最小二乘辨识方法给出的参数估计是有偏的.为了提高随机梯度辨识方法的收敛精度和速度,用辅助模型的输出代替辨识模型信息向量中的未知不可测变量,推导出其辅助模型增广随机梯度辨识算法;再引入新息长度扩展标量新息为新息向量,提出了基于辅助模型的MISO系统多新息增广随机梯度辨识算法.所得算法在每一次的迭代中不仅使用了当前数据和新息,而且使用了过去数据和新息,提高了参数估计精度和收敛速度.仿真例子验证了算法的有效性.     

损失数据线性参数系统的递推最小二乘辨识方法

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.     

多变量系统辅助模型多新息随机梯度辨识方法

针对多变量输出误差系统的模型辨识问题,借助辅助模型思想推导出其随机梯度辨识算法;由于该算法的收敛速度慢,为了提高收敛速度,将算法中的新息向量扩展成新息矩阵,得到基于辅助模型的多新息随机梯度辨识算法;辅助模型多新息算法使用新息矩阵对参数进行校正估计,该新息矩阵不仅包含了当前时刻的新息向量,还包含过去多个时刻的新息向量,因而,与辅助模型随机梯度算法和增广随机梯度算法相比,该算法具有更快的收敛速度;一个二输入二输出的仿真例子证明了所提出的算法的确具有更快的收敛速度.     

多变量系统的耦合梯度辨识算法与性能分析

针对多变量系统维数大、参数多、一般的辨识算法计算量大的问题, 基于耦合辨识概念, 推导多变量系统的耦合随机梯度算法, 利用鞅收敛定理分析算法的收敛性能. 算法的主要思想是将系统模型分解为多个单输出子系统,在子系统的递推辨识过程中, 将每个子系统的参数估计值耦合起来. 所提出算法与最小二乘算法和耦合最小二乘算法相比, 具有较少的计算量, 收敛速度可以通过引入遗忘因子得到改善. 性能分析表明了所提出算法收敛, 仿真实例验证了算法的有效性.

     

基于辅助模型的多新息广义增广随机梯度算法

将辅助模型辨识思想与多新息辨识理论相结合,利用系统可测信忠建立一个辅助模型.分别用辅助模型输出和噪声估计值代替辨识模型信忠向量中未知真实输出变量和不可测噪声项,并引入新忠长度扩展标量新息为新息向量,提出了Box-lenkins模型的辅助模型多新忠广义增广随机梯度辨识方法.所提出方法重复使用系统数据,能够改善参数估计精度,加快算法的收敛速度.     

耦合多新息随机梯度辨识方法性能分析

针对一类耦合参数多变量系统, 提出一种耦合多新息随机梯度方法. 通过该方法进行参数辨识并对该方法进行性能分析. 该方法的基本思路在于利用历史新息中包含的信息, 将耦合随机梯度算法中的新息项扩展为多新息向量, 从而提升耦合随机梯度算法中单个子系统的辨识效果. 仿真结果表明, 通过增加新息长度可以提升辨识结果的收敛速度和精度.

     

非均匀采样系统多新息随机梯度辨识性能分析

针对一类非均匀采样系统,提出了其输入输出表达的多新息随机梯度辨识方法．该方法将随机梯度算法中的新息项扩展为向量,有效利用了历史新息所包含的信息,从而提高辨识精度和算法的收敛速度,同时又保留了随机梯度算法计算量小的优点．仿真例子通过改变新息长度,验证了所提出辨识算法性能的优越性．     

基于辅助模型的多新息广义增广随机梯度算法

将辅助模型辨识思想与多新息辨识理论相结合,利用系统可测信息建立一个辅助模型.分别用辅助模型输出和噪声估计值代替辨识模型信息向量中未知真实输出变量和不可测噪声项,并引入新息长度扩展标量新息为新息向量,提出了Box-Jenkins模型的辅助模型多新息广义增广随机梯度辨识方法.所提出方法重复使用系统数据,能够改善参数估计精度"加快算法的收敛速度.

     

非均匀采样多率ARMAX系统RELS算法性能分析

针对一类有色噪声干扰的非均匀采样多率ARMAX系统的辨识问题,基于增广参数维数理论,将系统模型参数化,将信息向量中含有的不可测噪声项用其估计残差代替,推导了非均匀采样ARMAX系统的递推增广最小二乘（RELS）算法;利用鞅收敛定理对该算法的收敛性进行了理论分析,结果表明该算法在噪声方差有界和广义持续激励的条件下能够收敛到真参数。仿真例子验证了该算法具有良好的收敛速度与估计精度。     

有理模型辨识的两类新方法-----混合迭代与柔性最小二乘法

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.     

满秩分解最小二乘法船舶航向模型辨识

为了解决标准遗忘因子最小二乘法在线辨识船舶航向模型参数漂移和发散问题,考虑到船舶在实际航行中存在海洋环境扰动和数据欠激励的情况,提出并验证了一种基于满秩分解的递推最小二乘法.用实船数据进行船舶航向模型参数辨识,将辨识结果与标准遗忘因子最小二乘算法、多新息最小二乘法、最小二乘支持向量机的辨识结果进行对比,验证了满秩分解有...     

基于多新息理论的PID神经网络改进算法

为了提高非线性动态系统辨识精度,提出一种基于多新息理论的PID神经网络改进算法。对具有时间延迟非线性动态系统,由于采用多新息,充分利用了系统的当前数据和历史数据,较传统的BP算法,本文所提算法在辨识精度和收敛速度方面具有更好的效果。仿真结果表明该算法的有效性。     

基于多新息随机梯度永磁同步电机参数辨识

永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)具有响应快、高精度、高转矩比等诸多优点。在永磁同步电机系统数学模型基础上,构建系统回归模型,推导得永磁同步电机多新息随机梯度参数辨识算法(MISG),仿真和实时实验结果表明由于MISG算法重复利用可测输入输出信息,较单新息随机梯度算法(SG)有着更好的参数估计收敛性,并且随着新息长度p的增加及遗忘因子引入,MISG算法辨识效果与最小二乘(RLS)算法接近。     

基于辅助模型和数据滤波的伪线性回归系统参数估计方法

针对伪线性输出误差回归系统的辨识模型新息信息向量存在不可测变量的问题,首先通过构造一个辅助模型,用辅助模型的输出代替未知中间变量,推导得到的基于辅助模型的递推最小二乘参数估计算法计算量较大,但算法的辨识效果不佳。进一步采用估计的噪声模型对系统观测数据进行滤波,使用滤波后的数据进行参数估计,从而推导提出了基于数据滤波的递推最小二乘参数估计算法。仿真结果表明,所提算法能够有效估计伪线性回归线性输出误差系统的参数。     

基于辅助模型和数据滤波的伪线性回归系统参数估计方法

针对伪线性输出误差回归系统的辨识模型新息信息向量存在不可测变量的问题,首先通过构造一个辅助模型,用辅助模型的输出代替未知中间变量,推导得到的基于辅助模型的递推最小二乘参数估计算法计算量较大,但算法的辨识效果不佳。进一步采用估计的噪声模型对系统观测数据进行滤波,使用滤波后的数据进行参数估计,从而推导提出了基于数据滤波的递推最小二乘参数估计算法。仿真结果表明,所提算法能够有效估计伪线性回归线性输出误差系统的参数。     

基于Householder变换的贪婪正交最小二乘辨识算法

针对含有未知时滞的多输入受控自回归系统模型的时滞与参数辨识问题,基于Householder变换探讨一种贪婪正交最小二乘辨识算法.首先,由于各输入通道的时滞未知,通过设置输入数据回归长度对系统模型进行过参数化,得到一个含有稀疏参数向量的高维辨识模型;其次,为了避免最小二乘算法中对高维协方差矩阵的求逆运算,利用Householder变换对信息矩阵进行正交分解,推导基于Householder变换的正交最小二乘算法;然后,为了提高辨识效率,降低辨识成本,推导基于Householder变换的贪婪准则,进而得到基于Householder变换的贪婪正交最小二乘辨识算法,该算法能够在少量采样数据的条件下获得稀疏参数向量的估计值;最后,根据估计的稀疏参数向量的结构得到系统时滞估计.仿真结果表明了所提出算法的有效性.     

时变系统辨识的多新息方法

推广了估计时不变参数的单新息修正技术,提出了多新息辨识方法.该方法可以抑制坏数据对参数估计的影响,具有较强的鲁棒性.分析表明多新息方法可以跟踪时变参数,计算量也较遗忘因子最小二乘法和卡尔曼(Kalman)滤波算法要小.仿真结果说明多新息算法估计系统参数是有效的.     

一种热氧化炉的多输入多输出系统参数辨识研究

以空气化工产品某特种胺工厂焚烧炉为背景,将热力系统的动态特性辨识建模作为目的,对氧化炉焚烧系统进行了理论分析,给出了氧化炉焚烧系统的多输入多输出模型。将辅助模型辨识思想与多新息辨识理论相结合,并引入新息长度扩展标量新息为新息向量,提出了Box-Jenkins模型的辅助模型多新息广义增广最小二乘辨识方法。所进行的系统辨识建模具有一定的工程指导价值,该方法同样适用于其他热工系统的动态特性辨识模型建立。     

基于系统辨识算法的风力机桨距系统故障诊断

针对风力机桨距系统故障,提出一种基于观测器的多新息随机梯度辨识算法的故障诊断方法．多新息随机梯度辨识算法通过扩展新息长度能够改进随机梯度辨识算法的估计精度,根据系统的规范状态空间模型,结合状态观测器可以实现系统状态和参数的交互估计．将桨距系统模型转换为可辨识的状态空间模型,依据桨距系统故障会引起系统参数变化的特点,采用所提出的算法对系统状态和参数进行估计,将桨距系统故障诊断问题转化为系统状态和参数估计问题．仿真结果表明,所提出的方法能够有效诊断桨距系统故障．