输出误差系统的多新息辨识方法

来源：南京信息工程大学学报·自然科学版杂志2015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：研究了输出误差(OE)系统和输出误差自回归滑动平均(OEARMA)系统(即Box-Jenkins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、辅助模型多新息最小二乘算法,输出误差系统的修正辅助模型随机梯度算法、遗忘因子辅助模型随机梯度算法、变递推间隔辅助模型随机梯度算法、变递推间隔辅助模型多新息随机梯度算法、变递推间隔辅助模型递推最小二乘算法等,以及输出误差自回归(OEAR)系统的基于滤波的辅助模型多新息广义随机梯度算法和基于滤波的辅助模型多新息广义最小二乘算法.

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;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)