传递函数辨识(22):线性回归系统的递阶迭代参数估计

利用迭代搜索和递阶辨识原理,以线性回归系统为例,讨论了递阶梯度迭代辨识方法、递阶多新息梯度迭代辨识方法、递阶最小二乘迭代辨识方法、递阶多新息最小二乘迭代辨识方法,并给出引入加权因子和遗忘因子的递阶迭代辨识方法等.这些迭代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.     

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(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...     

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.     

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(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(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。     

《青岛科技大学学报(自然科学版)》第38卷(2017)总目次

递推辨识和迭代辨识构成了两大类辨识方法族。利用递阶辨识原理、多新息辨识理论,针对多频标准正弦信号的建模问题,提出了递阶梯度迭代参数估计方法、递阶多新息梯度迭代参数估计方法、递阶牛顿迭代参数估计方法等。给出了几个典型辨识算法的计算流程和计算步骤。文中的方法可以推广到其它多频信号模型的参数辨识。     

传递函数辨识(10):基于频率响应的迭代参数估计方法

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迭代辨识方法,包括梯度迭代辨识方法、多新息梯度迭代辨识方法、最小二乘(迭代)辨识方法、多新息最小二乘(迭代)辨识方法,以及联合迭代辨识方法和耦合迭代辨识方法。文中的方法对一般线性时不变系统传递函数参数辨识是有效的,对共轭极点、重极点等没有限制。     

信号建模(4):多频信号模型的迭代参数估计

利用梯度搜索、牛顿搜索、多新息辨识理论,针对多频正弦信号模型,提出了梯度迭代参数估计方法、滑动数据窗梯度迭代参数估计方法、有限数据牛顿迭代参数估计方法等,最后给出了几个典型参数估计算法的计算步骤。     

信号建模(5):多频信号模型的递阶参数估计

利用梯度搜索、多新息辨识理论、递阶辨识原理,针对多频标准正弦信号的建模问题,提出了动态数据下递阶梯度参数估计算法、递阶随机梯度参数估计算法、移动数据窗递阶多新息随机梯度参数估计算法、递增数据长度下递阶梯度估计算法等,给出了几个典型辨识算法的计算步骤。文中的方法可以推广到其它多频信号模型的参数辨识。     

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(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。     

传递函数辨识(12):频率响应递推参数估计(串联情形)

针对不同环节串联而成的系统,根据系统的幅频特性数据和相频特性数据,利用梯度搜索、牛顿搜索,以及多新息辨识理论和耦合辨识概念,分别研究了幅频特性、幅频相频联合、幅频相频耦合的最小均方算法、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,如具有共轭零点极点、重零点极点传递函数的参数辨识以及任意非线性函数的参数估计。     

信号建模(3):多频信号模型的递推参数估计

利用梯度搜索、牛顿搜索、多新息辨识理论,研究多频标准正弦信号的建模问题,提出了相应的最小均方参数辨识算法、随机梯度参数辨识算法、多新息随机梯度参数辨识算法、递推梯度参数辨识算法、牛顿递推参数辨识算法等,给出了几个典型辨识算法的计算步骤。文中的方法可以推广到其它多频信号模型的参数辨识。