基于GNA-ARMA模型的摆式倾斜仪传递函数辨识研究

来源：大地测量与地球动力学杂志2026年第2期北京时间：

作者：左文涛, 周云耀, 吕永清

单位：1 中国地震局武汉地球观测研究所, 武汉, 430071,2 中国地震局地震研究所, 武汉, 430071,3 中国地震局地震大地测量重点实验室, 武汉, 430071,4 武汉引力与固体潮国家野外科学观测研究站, 武汉, 430071

摘要：提出一种基于自适应高斯牛顿法(GNA)与自回归滑动平均(ARMA)模型相结合的系统辨识方法, 建立摆式倾斜仪系统传递函数模型。通过GNA算法动态调整步长, 优化系统参数估计, 同时利用ARMA模型建模噪声特性抑制随机波动, 并对系统辨识结果进行综合分析。结果表明, 相对较于单一GNA算法, 结合ARMA模型后系统传递函数拟合精度从92.96%提升至95.53%, 预测误差(FPE)由115.9降至47.28, 有效提高了抑制系统外界噪声的能力, 且零极点和残差分布验证系统传递函数具有较好的稳定性与可靠性。本文方法可以提升摆式倾斜仪系统传递函数辨识精度与鲁棒性, 为仪器校准与性能优化提供支撑。

关键词：传递函数辨识,自适应高斯牛顿法,ARMA模型,综合分析,摆式倾斜仪器系统

基金资助：国家重点研发计划(2022YFC3003801)