论文摘要
针对输出误差自回归系统(output error autoregressive system,OEAR)辨识参数误差大,收敛速度慢的问题,本文将递阶辨识原理与梯度迭代算法(gradientbased iterative algorithm,GI)运用到输出误差自回归系统的辨识过程中,针对该系统的算法进行推导,提出了基于分解的输出误差自回归系统的梯度迭代算法。将输出误差自回归系统分解成2个子系统,通过梯度迭代算法分别对2个子系统进行辨识,最后用Matlab仿真实例进行仿真。仿真结果表明,在输入信号的作用下,系统能够更快速的收敛到比原有算法误差更小的范围内,验证了该算法的有效性。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 沙良彬,籍艳,万立娟
关键词: 梯度迭代,参数估计,分解技术,系统辨识
来源: 青岛大学学报(工程技术版) 2019年03期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学
专业: 数学,非线性科学与系统科学
单位: 青岛科技大学自动化与电子工程学院,青岛科技大学数理学院
基金: 山东省自然科学基金资助项目(ZR201702170236)
分类号: N945.14;O241.6
DOI: 10.13306/j.1006-9798.2019.03.008
页码: 39-43+51
总页数: 6
文件大小: 1158K
下载量: 53
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