递阶辨识相关论文
在工业控制、航空航天、天文学、海洋等众多领域中,研究的对象一般比较复杂,例如单输入多输出系统,通常很难应用已有的理论直接获......
在工业过程中,大多数系统是非线性系统,非线性系统的参数估计已受到广泛关注。输出误差双线性参数系统是一类特殊的非线性系统,已......
随着现代化生产规模的扩大,需要处理的大规模复杂系统的建模、辨识和控制问题也日益突出。一类特殊结构的非线性系统辨识受到了广......
系统辨识是根据系统的输入输出数据来建立描述系统的数学模型的理论．近年来，多变量系统的辨识问题引起了控制领域的广泛关注．多变量系......
数学模型是分析系统动态特性的基础。辨识技术是建立复杂系统数学模型的有效方法之一。在实际工业生产过程中,由于控制系统日益复......
随着工业化的发展,系统模型越来越复杂,系统辨识的计算量也越来越大。在系统辨识领域,当辨识参数向量维数较大时,递推最小二乘辨识......
多变量系统在工业控制及应用中广泛存在,能比单变量系统更加准确描述对象的特征.多变量系统结构复杂,参数众多,其辨识问题是研究热......
传统的采样方式是等时间间隔的均匀采样,也就是所谓的单率采样,但是在很多的工业控制过程中,由于对网络或通讯的需求,都会用到多个......
非线性系统广泛存在于工业实践中,且随着工业化的发展,系统的复杂程度不断加深,系统数学模型更加复杂,辨识过程中的计算量也越来越......
针对转台伺服系统中机械谐振对系统产生的影响,对包含有机械谐振的被控对象,采用计算量较小的参数递阶辨识方法辨识被控对象,并对......
遗忘漂移时变系统的辨识极为困难,关键在于参数模型中的矩阵H是未知的.为解决此问题,提出了当H已知时,采用遗忘梯度辨识算法和多新......
为减少递推辨识的计算量,提出了递阶辨识原理,它是将系统分解为多个维数较小的虚拟子系统进行辨识,从而获得递阶最小二乘辨识方法.......
