辅助模型辨识方法(6):性能分析

来源：南京信息工程大学学报·自然科学版杂志2016年第6期北京时间：

作者：丁锋

单位：丁锋,江南大学 物联网工程学院, 无锡, 214122;江南大学 控制科学与工程研究中心, 无锡, 214122;江南大学 教育部轻工过程先进控制重点实验室, 无锡, 214122

摘要：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.

关键词：参数估计;递推辨识;最小二乘;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;滤波辨识理念;线性系统

基金资助：国家自然科学基金（61273194）；江苏省自然科学基金（BK2012549）；高等学校学科创新引智“111计划”（B12018）