辅助模型辨识方法(1):自回归输出误差系统

来源：南京信息工程大学学报·自然科学版杂志2016年第1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：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-Box-Jenkins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.

关键词：参数估计;递推辨识;梯度搜索;最小二乘;滤波;分解;辅助模型辨识思想;多新息辨识理论;递阶辨识原理;方程误差系统;输出误差系统;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)