系统辨识(8):耦合辨识概念与方法

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     

传递函数辨识(8):基于正弦响应的参数估计方法

针对不同极点惯性环节并联系统和不同极点惯性环节串联系统,利用多频组合正弦信号作为输入,通过测量系统的输出数据,基于二次优化和非线性优化技术,推导了估计传递函数参数的最小均方算法、随机梯度算法、多新息随机梯度算法、递推梯度算法等,并与梯度迭代算法、牛顿迭代算法相结合,提出了辨识传递函数参数的耦合递推—迭代辨识算法,文中的方法可以推广用于其他传递函数描述的动态系统参数辨识,如具有共轭极点、重极点传递函数参数的辨识以及任意非线性函数的参数估计。     

规范状态空间系统辨识方法

因为状态空间模型既包含了未知状态,又包含了未知参数,且二者是非线性乘积关系,使得辨识问题变得复杂.针对这一问题,详细研究了规范状态空间系统的状态与参数联合估计方法.采用交互估计理论,即采用递推方法或迭代方法实现系统状态与参数的交互估计.基本思路是在计算参数估计时,辨识算法信息向量中的未知状态用其估计值代替,然后利用获得的参数估计,设计基于参数估计的状态观测器或基于参数估计的Kalman滤波算法估计系统的状态,二者形成一个交互计算过程(递阶计算过程).沿着这条思路,分别从递推方案和迭代方案,研究和提出了基于状态观测器和基于Kalman滤波状态估计的随机梯度辨识算法、递推最小二乘辨识算法、多新息随机梯度辨识算法、多新息最小二乘辨识算法,以及模型分解的辨识算法,并给出了几个典型算法的计算步骤、流程图和计算量.     

系统辨识(7)：递阶辨识原理与方法

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.     

系统辨识(6):多新息辨识理论与方法

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.     

多变量方程误差类系统的部分耦合迭代辨识方法

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.     

非线性系统未知时变参数的模型算法学习辨识

针对一类非线性系统的未知时变参数,提出了一种模型算法学习辨识方法。该方法主要是利用系统模型估计出了辨识参数的偏差,利用这一参数偏差的估计来修正辨识参数,不断进行迭代。并严格证明了系统经过迭代学习后,辨识器的输出能够完全跟踪参数真值,同时得到了该算法收敛的范数形式充分条件。该方法不仅可以实现非线性系统未知时变参数在有限时间区间上的完全辨识,而且还克服了传统迭代学习辨识器中凭借经验选取学习增益的盲目性,加快了参数辨识器的收敛速度。仿真结果验证了该方法的有效性。     

传递函数辨识(11):频率响应递推参数估计(并联情形)

工程中,频率特性又称频率响应。针对不同极点惯性环节并联而成的系统,利用正弦激励信号作为输入,通过测量系统的频率特性观测数据,基于二次优化和非线性优化技术,推导了估计传递函数参数的最小均方算法、随机梯度算法、多新息随机梯度算法、递推梯度算法、多新息递推梯度算法、牛顿递推算法,以及结合实频特性和虚频特性观测数据的联合递推辨识算法和耦合递推辨识算法。文中的方法可以推广用于其他传递函数描述的动态系统参数辨识,如具有共轭极点、重极点传递函数参数的辨识以及任意非线性函数的参数估计。     

传递函数辨识(7):基于脉冲响应的递阶迭代参数估计方法

基于系统的脉冲响应观测数据,利用梯度搜索和牛顿搜索,研究和提出辨识系统传递函数参数的递阶(多新息)梯度迭代方法、递阶(多新息)牛顿迭代方法、递阶递推梯度迭代方法及递阶递推牛顿迭代方法等。文中的方法可以推广用于其他传递函数描述的动态系统参数辨识,如具有共轭极点、重极点传递函数参数的辨识以及任意非线性函数的参数估计。     

辨识方法的计算效率(2):迭代算法

讨论了最小二乘迭代辨识算法及其计算效率问题.最小二乘迭代算法由于涉及矩阵求逆运算,为减小计算量,提出了基于块矩阵求逆的最小二乘迭代辨识算法.基于块矩阵求逆的最小二乘迭代辨识算法不是一种新算法,只是从辨识算法的实现方式上降低计算负担,它与最小二乘迭代算法产生相同的参数估计,但计算量小.文中研究了伪线性回归系统、多元伪线性回归系统、多变量伪线性回归系统的最小二乘迭代辨识算法及其基于块矩阵求逆的最小二乘迭代算法.     

类多变量方程误差类系统的递阶多新息辨识方法

根据递阶辨识原理,研究了类多变量方程误差系统和类多变量方程误差ARMA系统递阶随机梯度方法和递阶梯度迭代方法、递阶最小二乘方法和递阶最小二乘迭代方法.进一步利用多新息辨识理论,推导了递阶多新息梯度辨识方法和递阶多新息最小二乘辨识方法.为减小计算量,推导了基于滤波的类多变量方程误差ARMA系统递阶辨识方法和递阶多新息辨识方法.讨论了几个典型辨识算法的计算量,并给出了计算参数估计的步骤.     

辨识方法的计算效率(1):递推算法

算法的计算量可用其乘法运算次数和加法运算次数表示(除法作为乘法对待,减法作为加法对待).一次乘法运算或一次加法运算称为一个flop,即一次浮点运算.作为"辨识方法的计算效率"系列3篇连载论文的第1篇,主要了讨论递推辨识算法的计算量,包括向量和矩阵基本运算的flop数,以及线性回归系统、多元线性回归系统、多变量系统的随机梯度辨识算法、最小二乘辨识算法、递推最小二乘辨识算法的最经济计算量,即实现算法的最少flop数.     

辅助模型辨识方法(4):基本思想与梯度辨识

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.     

辅助模型辨识方法(3):输入非线性输出误差自回归系统

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.     

多元系统耦合多新息随机梯度类辨识方法

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.