滤波辨识(9):多变量CARARMA系统的滤波递阶广义增广参数辨识

针对多变量受控自回归自回归滑动平均(M-CARARMA)系统,利用滤波辨识理念和递阶辨识原理,研究和提出了滤波递阶广义增广随机梯度辨识方法、滤波递阶多新息广义增广随机梯度辨识方法、滤波递阶广义增广递推梯度辨识方法、滤波递阶多新息广义增广递推梯度辨识方法、滤波递阶递推广义增广最小二乘辨识方法、滤波递阶多新息广义增广最小二乘辨识方法。这些滤波递阶广义增广辨识方法可以推广到其他有色噪声干扰下的线性和非线性多变量随机系统中。     

滤波辨识(7):类多变量方程误差ARMA系统的滤波递阶广义增广参数辨识

针对类多变量方程误差自回归滑动平均(M-EEARMA-like)系统,利用滤波辨识理念和递阶辨识原理,研究和提出了滤波递阶广义增广随机梯度辨识方法、滤波递阶多新息广义增广随机梯度辨识方法、滤波递阶广义增广梯度辨识方法、滤波递阶多新息递推广义增广梯度辨识方法、滤波递阶递推广义增广最小二乘辨识方法、滤波递阶多新息广义增广最小二乘辨识方法。这些滤波递阶广义增广辨识方法可以推广到其他有色噪声干扰下的线性和非线性多变量随机系统中。     

传递函数辨识(25):自回归输出误差自回归滑动平均系统的辅助模型递阶广义增广递推参数估计

利用递阶辨识原理、多新息辨识理论,研究和提出AR-OEARMA系统的辅助模型递阶广义增广随机梯度算法、辅助模型递阶多新息广义增广随机梯度算法、辅助模型递阶广义增广递推梯度算法、辅助模型递阶多新息广义增广递推梯度算法、辅助模型递阶广义增广最小二乘算法、辅助模型递阶多新息广义增广最小二乘算法.这些辅助模型递阶递推辨识方法可...     

滤波辨识(11):多变量CARARMA系统的滤波递阶广义增广迭代参数辨识

针对多变量受控自回归自回归滑动平均(M-CARARMA)系统,利用滤波辨识理念和递阶辨识原理,研究和提出了滤波递阶广义增广梯度迭代辨识方法、滤波递阶多新息广义增广梯度迭代辨识方法、滤波递阶递推广义增广最小二乘迭代辨识方法、滤波递阶多新息广义增广最小二乘迭代辨识方法等。这些滤波递阶广义增广迭代辨识方法可以推广到其它有色噪声干扰下的线性和非线性多变量随机系统中。     

滤波辨识(5):输出误差自回归滑动平均系统的滤波辅助模型递推广义增广参数估计

针对输出误差自回归滑动平均系统,即Box-Jenkis系统,利用滤波辨识理念,研究和提出了滤波辅助模型广义增广随机梯度辨识方法、滤波辅助模型多新息广义增广随机梯度辨识方法、滤波辅助模型多新息广义增广投影辨识方法、滤波辅助模型递推广义增广梯度辨识方法、滤波辅助模型多新息递推广义增广梯度辨识方法、滤波辅助模型递推广义增广最小二乘辨识方法、滤波辅助模型多新息递推广义增广最小二乘辨识方法。这些滤波辅助模型广义增广辨识方法可以推广到其他有色噪声干扰下的线性和非线性多变量随机系统中。     

滤波辨识(6):输出误差自回归滑动平均系统的滤波辅助模型广义增广迭代参数估计

输出误差自回归滑动平均模型也称为Box-Jenkins模型。针对Box-Jenkins系统,基于滤波辨识理念,研究和提出了滤波辅助模型广义增广梯度迭代辨识方法、滤波辅助模型多新息广义增广梯度迭代辨识方法、滤波辅助模型多新息广义增广投影迭代辨识方法、滤波辅助模型广义增广最小二乘迭代辨识方法、滤波辅助模型多新息广义增广最小二乘迭代辨识方法。这些滤波辅助模型广义增广迭代辨识方法可以推广到其它有色噪声干扰下的线性和非线性多变量随机系统中。     

辅助模型辨识方法(1):自回归输出误差系统

研究了自回归输出误差(AR-OE)系统的辅助模型随机梯度算法、辅助模型多新息随机梯度算法、辅助模型递推最小二乘算法,自回归输出误差自回归滑动平均(AR-OEARMA)系统(即AR-BoxJenkins系统)的辅助模型广义增广随机梯度算法、辅助模型多新息广义增广随机梯度算法、辅助模型递推广义增广最小二乘算法,以及AR-Box-Jenkins系统的基于滤波的辅助模型广义增广随机梯度算法、基于滤波的辅助模型多新息广义增广随机梯度算法、基于滤波的辅助模型递推广义增广最小二乘算法等.     

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.     

传递函数辨识(18):输出误差模型的辅助模型递阶迭代参数估计

针对输出误差系统,利用迭代搜索原理,研究了辅助模型梯度迭代算法、辅助模型最小二乘迭代算法、辅助模型多新息梯度迭代算法、辅助模型多新息最小二乘迭代算法;利用递阶辨识原理,研究了辅助模型递阶梯度迭代算法、辅助模型递阶多新息梯度迭代算法、辅助模型递阶最小二乘迭代算法、辅助模型递阶多新息最小二乘迭代算法等。这些辨识方法可以推广到有色噪声的随机系统中。     

滤波辨识(4):方程误差自回归系统的滤波广义迭代参数估计

受控自回归自回归模型也称为方程误差自回归模型。利用采集的批量数据和迭代搜索,论文基于滤波辨识理念,研究和提出了方程误差自回归系统的滤波广义梯度迭代辨识方法、滤波多新息广义梯度迭代辨识方法、滤波广义最小二乘迭代辨识方法、滤波多新息广义最小二乘迭代辨识方法。这些滤波广义迭代辨识方法可以推广到其它有色噪声干扰下的线性和非线性多变量随机系统中。     

传递函数辨识(19):有限脉冲响应滑动平均系统的递阶递推增广参数估计

针对有限脉冲响应滑动平均系统,利用递阶辨识原理,研究了递阶增广随机梯度算法、递阶多新息增广随机梯度算法、递阶增广梯度算法、递阶多新息增广梯度算法、递阶增广最小二乘算法、递阶多新息增广最小二乘算法等。这些辨识方法可以推广到有色噪声的随机系统中。     

传递函数辨识(21):线性回归系统的递阶递推参数估计

利用递阶辨识原理,研究了线性回归系统的递阶最小二乘辨识算法、递阶多新息最小二乘辨识算法、递阶随机梯度辨识算法、递阶多新息随机梯度辨识算法、递阶递推梯度辨识算法、递阶多新息递推梯度辨识算法等.这些辨识方法可以推广到有色噪声的随机系统中。     

输出误差系统的多新息辨识方法

研究了输出误差(OE)系统和输出误差自回归滑动平均(OEARMA)系统(即Box-Jenkins系统)的辅助模型随机梯度算法、辅助模型多新息随机梯度算法、辅助模型递推最小二乘算法、辅助模型多新息最小二乘算法,输出误差系统的修正辅助模型随机梯度算法、遗忘因子辅助模型随机梯度算法、变递推间隔辅助模型随机梯度算法、变递推间隔辅助模型多新息随机梯度算法、变递推间隔辅助模型递推最小二乘算法等,以及输出误差自回归(OEAR)系统的基于滤波的辅助模型多新息广义随机梯度算法和基于滤波的辅助模型多新息广义最小二乘算法.     

传递函数辨识(20):有限脉冲响应滑动平均系统的递阶增广迭代参数估计

针对有限脉冲响应滑动平均系统,利用递阶辨识原理和迭代搜索技术,研究了递阶增广梯度迭代算法、递阶增广最小二乘迭代算法、递阶多新息增广梯度迭代算法、递阶多新息增广最小二乘迭代算法等。这些辨识方法可以推广到有色噪声干扰的线性和非线性随机系统中。     

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     

辅助模型辨识方法(6):性能分析

辨识方法的性能分析是系统辨识领域的重要而困难的研究课题.新的辨识方法一诞生,就伴随着收敛性分析.辅助模型辨识是辨识的一个分支,辅助模型辨识方法已成为一大类辨识方法族,关于其收敛性也提出了许多课题.本文研究了输出误差系统辅助模型随机梯度算法、辅助模型递推最小二乘算法、辅助模型多新息随机梯度算法、变间隔辅助模型随机梯度算法和变间隔辅助模型递推最小二乘算法的一致收敛性,近似分析了Box-Jenkins系统辅助模型递推广义增广最小二乘算法的性能.     

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.     

传递函数辨识(9):基于频率响应的递推参数估计方法

利用系统的频率特性观测数据,研究和提出一般传递函数参数的递推辨识方法,包括投影辨识方法、随机梯度辨识方法、多新息随机梯度辨识方法、递推梯度辨识方法、多新息递推梯度辨识方法、递推最小二乘辨识方法、多新息最小二乘辨识方法,以及联合递推辨识方法和耦合递推辨识方法。文中的方法是针对一般传递函数提出的,因此也适合有共轭极点、重极点线性时不变系统的参数辨识。     

方程误差系统的多新息辨识方法

多新息方法可以用于线性系统和非线性系统的自适应滤波、参数估计、自校正控制、自适应故障检测与诊断等.线性系统包括两种基本类型:方程误差类系统和输出误差类系统.本文将多新息辨识应用到方程误差滑动平均(EEMA)系统(即CARMA系统),研究多新息增广随机梯度算法和多新息增广最小二乘算法,应用到方程误差自回归滑动平均(EEARMA)系统(即CARARMA系统),提出基于分解的多新息广义增广随机梯度算法和基于分解的多新息广义增广最小二乘算法,以及基于滤波的多新息广义增广随机梯度算法和基于滤波的多新息广义增广最小二乘算法.     

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.