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题名基于多新息最小二乘算法的非线性系统辨识
被引量：3
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作者
刘芳芳
任晓明
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机构
国网河南省电力公司技能培训中心
中电科信息产业有限公司
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出处
《自动化仪表》
CAS
2019年第9期26-29,共4页
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文摘
针对最小二乘算法辨识性能较差问题,将最小二乘算法中的单新息通过利用p组数据拓展到多新息向量,提出了多新息最小二乘算法。与最小二乘相比,所提出的算法不仅利用了当前的系统信息,而且利用了过去的系统信息,进一步提高了参数辨识的精度和收敛速度。在所提出的算法中,为了减少冗余的参数辨识和算法计算量,利用关键性分离技术构造整体辨识模型。设计了辅助模型来替代系统中未知的中间变量,提高了参数估计的精度。对比仿真结果表明,所提出的算法具有比递归最小二乘算法更高的辨识精度和收敛速度。
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关键词
最小二乘
多新息
辅助模型
关键性分离技术
多新息向量
参数辨识
算法计算量
MATLAB
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Keywords
Least squares
Multi-innovation
Auxiliary model
Key separation technology
Multi-innovation vector
Parameter identification
Algorithmic computation amount
MATLAB
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分类号
N945.14
[自然科学总论—系统科学]
TH701
[机械工程—仪器科学与技术]
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题名耦合多新息随机梯度辨识方法性能分析
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作者
鹿振宇
黄攀峰
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机构
西北工业大学航天学院
西北工业大学航天飞行动力学技术重点实验室
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出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2015年第8期1527-1530,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(11272256
61005062)
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文摘
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.
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关键词
参数估计
多变量系统
耦合随机梯度
多新息向量
收敛性分析
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Keywords
parameter estimation
multivariable system
coupled stochastic gradient
multi-innovation vector
convergence analysis
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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