南京信息工程大学学报
南京信息工程大學學報
남경신식공정대학학보
Journal of Nanjing University of Information Science & Technology
2015年
5期
385-407
,共23页
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%线性系统
參數估計%遞推辨識%梯度搜索%最小二乘%濾波%分解%輔助模型辨識思想%多新息辨識理論%遞階辨識原理%方程誤差繫統%線性繫統
삼수고계%체추변식%제도수색%최소이승%려파%분해%보조모형변식사상%다신식변식이론%체계변식원리%방정오차계통%선성계통
parameter estimation%recursive identification%gradient search%least squares%filtering%decomposition%auxiliary model identification idea%multi-innovation identification theory%hierarchical identification principle%equa-tion-error system%linear system
多新息方法可以用于线性系统和非线性系统的自适应滤波、参数估计、自校正控制、自适应故障检测与诊断等.线性系统包括两种基本类型:方程误差类系统和输出误差类系统.本文将多新息辨识应用到方程误差滑动平均( EEMA)系统(即CARMA系统) ,研究多新息增广随机梯度算法和多新息增广最小二乘算法,应用到方程误差自回归滑动平均( EEARMA)系统(即 CARARMA系统) ,提出基于分解的多新息广义增广随机梯度算法和基于分解的多新息广义增广最小二乘算法,以及基于滤波的多新息广义增广随机梯度算法和基于滤波的多新息广义增广最小二乘算法.
多新息方法可以用于線性繫統和非線性繫統的自適應濾波、參數估計、自校正控製、自適應故障檢測與診斷等.線性繫統包括兩種基本類型:方程誤差類繫統和輸齣誤差類繫統.本文將多新息辨識應用到方程誤差滑動平均( EEMA)繫統(即CARMA繫統) ,研究多新息增廣隨機梯度算法和多新息增廣最小二乘算法,應用到方程誤差自迴歸滑動平均( EEARMA)繫統(即 CARARMA繫統) ,提齣基于分解的多新息廣義增廣隨機梯度算法和基于分解的多新息廣義增廣最小二乘算法,以及基于濾波的多新息廣義增廣隨機梯度算法和基于濾波的多新息廣義增廣最小二乘算法.
다신식방법가이용우선성계통화비선성계통적자괄응려파、삼수고계、자교정공제、자괄응고장검측여진단등.선성계통포괄량충기본류형:방정오차류계통화수출오차류계통.본문장다신식변식응용도방정오차활동평균( EEMA)계통(즉CARMA계통) ,연구다신식증엄수궤제도산법화다신식증엄최소이승산법,응용도방정오차자회귀활동평균( EEARMA)계통(즉 CARARMA계통) ,제출기우분해적다신식엄의증엄수궤제도산법화기우분해적다신식엄의증엄최소이승산법,이급기우려파적다신식엄의증엄수궤제도산법화기우려파적다신식엄의증엄최소이승산법.
The multi-innovation methods can be applied to adaptive filtering,parameter estimation,self-tuning con-trol,adaptive fault detection and diagnosis,etc.for linear systems and nonlinear systems.Linear systems include two basic types:equation-error type systems and output-error type systems.This paper studies the multi-innovation (MI) extended stochastic gradient algorithm and the MI extended least squares identification algorithm for equation-error moving average ( EEMA ) systems ( namely, CARMA systems ) , and presents the decomposition based MI generalized extended stochastic gradient ( GESG) algorithm and the MI generalized extended least squares ( GELS) algorithm,and the filtering based MI-GESG algorithm and the filtering based MI-GELS algorithm for equation-error autoregressive moving average ( EEARMA) systems ( namely,CARARMA systems) .
