本文關(guān)鍵詞：變量誤差模型帶遺忘因子的偏差補償最小二乘辨識，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：變量誤差模型是系統(tǒng)輸入和輸出均受到噪聲干擾的一類模型。當(dāng)將標(biāo)準的最小二乘辨識算法應(yīng)用于這類模型時,所得到的參數(shù)估計是有偏的。為避免這一缺陷,一種可行的辦法就是,首先給出標(biāo)準最小二乘算法計算出偏差項,進而利用該偏差項對標(biāo)準最小二乘算法進行補償。這就是偏差補償?shù)乃枷搿Ａ硗?為估計時變參數(shù),可以引入遺忘因子降低舊數(shù)據(jù)的影響。本文基于偏差補償思想,研究變量誤差類模型帶遺忘因子的最小二乘辨識方法,并將其應(yīng)用于參數(shù)時變系統(tǒng)的參數(shù)辨識,取得了如下主要工作。針對變量誤差模型,通過引入遺忘因子得到了帶遺忘因子的遞推最小二乘辨識算法,并給出了在該算法下的最小二乘估計值偏差項的表達式。對輸入和輸出均受白噪聲干擾的變量誤差模型,引入一個已知的增廣參數(shù)求解偏差項。利用該增廣參數(shù),得到了關(guān)于系統(tǒng)輸入和輸出的兩個白噪聲的加權(quán)方差的方程組,求解出加權(quán)方差的估計值,進而得到偏差項估計值。在此基礎(chǔ)上,建立了帶遺忘因子的偏差補償遞推最小二乘辨識算法。對輸入受到白噪聲干擾、輸出受到有色噪聲干擾的變量誤差模型,引入一個濾波器求解偏差項。利用濾波器的已知零點,得到了與白噪聲的加權(quán)方差和有色噪聲的加權(quán)協(xié)方差有關(guān)的方程組。通過求解該方程組得到了偏差項估計值,進而建立了帶遺忘因子的偏差補償遞推最小二乘辨識算法。對提出的辨識算法進行了模擬仿真,驗證了算法的辨識性能。分別應(yīng)用上述算法對不同參數(shù)時變類型的變量誤差模型進行了仿真。仿真結(jié)果表明,本論文提出的兩個辨識算法能夠?qū)?shù)時變系統(tǒng)進行更好的辨識。
【關(guān)鍵詞】：變量誤差模型 遺忘因子 偏差補償 最小二乘 遞推辨識
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP13
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第1章 緒論8-16
• 1.1 課題研究的背景和意義8-9
• 1.2 課題的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-14
• 1.2.1 系統(tǒng)辨識研究現(xiàn)狀綜述9-12
• 1.2.2 變量誤差類模型研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容14-16
• 第2章 變量誤差模型的FFRLS辨識算法16-23
• 2.1 變量誤差模型簡介16-18
• 2.2 白噪聲干擾的遞推最小二乘辨識算法18-20
• 2.3 有色噪聲干擾的遞推最小二乘辨識算法20-21
• 2.4 本章小結(jié)21-23
• 第3章 白噪聲干擾的變量誤差模型的偏差補償辨識23-43
• 3.1 算法框架23-26
• 3.2 偏差估計26-30
• 3.3 算法結(jié)果30-31
• 3.4 仿真分析31-41
• 3.4.1 不同噪聲與信號方差比的仿真分析33-38
• 3.4.2 不同遺忘因子的仿真分析38-41
• 3.5 本章小結(jié)41-43
• 第4章 有色噪聲干擾的變量誤差模型的偏差補償辨識43-65
• 4.1 算法框架43-45
• 4.2 偏差估計45-49
• 4.3 算法結(jié)果49-51
• 4.4 仿真分析51-63
• 4.4.1 系統(tǒng)參數(shù)階躍變化53-56
• 4.4.2 系統(tǒng)參數(shù)線性變化56-59
• 4.4.3 系統(tǒng)參數(shù)正弦變化59-63
• 4.5 本章小結(jié)63-65
• 結(jié)論65-66
• 參考文獻66-71
• 致謝71

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本文編號：311782