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状态空间模型辨识方法研究
中文名称: 状态空间模型辨识方法研究
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论文编号: 4141575收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: System Identification of State-Space Models
学位类型: 博士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 控制科学与工程
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 系统辨识 极大似然估计 子空间辨识 无约束最优化方法 闭环系统
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 利用系统辨识方法建立对象数学模型是进行系统分析、设计和优化的前提,系统(略)工程方面都存在诸多有待解决的问题.本文开展了状态空间模型的辨识方法研究,论文的主要工作和创新点如下: ⒈提出了线性状态空间系统的基于梯度优化的参数估计方法.首先,基于状态空间系统相似变换分析,给出了在观测等价类的(略)子空间确定参数搜索方向的正交梯度方法,不仅能防止参数陷入局部极小值,还可以降低算法复杂度.然后,提出了能控能观的动态系统参数的递阶辨识方法.同时探讨了算法复杂度与系统的能控性、能观测性的内在联系.最后进行了状态空间系统的蒙特一卡罗数值仿真试验,结(略)方法用于线性系统的参数估计是有效的. ⒉提出了状态空间双线性系统基于投影梯度搜索的预报误差辨识方法.通过极小化输出预报误差而获得系统的参数估计.为解决全参数化引起的状态空间模型描述非唯一性问题,提出了在观测等(略)影子空间更新系统参数的方法.给出了融合预报误差局部线性逼近性能的正则化因子自适应调整方法.探讨了算法复杂度与双线性模型子系统的能控性、能观测性的内在联系,给出了算法收敛速度的解析表达式.最后进行了稀土萃取过程的建模与输出...
The aim of system identification(omitted)ng dynamic models. It is an important step before system analysis, control and optimization. And there are many problems(omitted)olved in the field of system identification. The problems of parameter estimatio(omitted)-space models are considered in this thesis. T(omitted)rk and the innovations of this thesis are as follows: ⒈ A parameter estimation method, ba(omitted)dient optimization search, is proposed for the linear time-invariant (LTI) state-space mod...
目录:
摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
第1章 绪论第14-34页
  ·系统与模型第14-15页
  ·系统辨识第15-18页
    ·系统辨识简介第15-17页
    ·系统辨识发展回顾第17-18页
  ·系统参数的迭代优化辨识方法概述第18-26页
    ·极大似然参数估计第18-20页
    ·预报误差参数估计第20-22页
    ·数据缺失情况下的参数估计第22-26页
  ·动态系统子空间辨识方法第26-32页
    ·子空间辨识思想第26-28页
    ·开环子空间辨识方法第28-30页
    ·闭环子空间辨识方法第30-32页
  ·本文的主要工作第32-34页
第2章 数学知识第34-50页
  ·非线性最小二乘问题的LM优化原理第34-36页
  ·期望极大方法第36-45页
    ·期望极大方法用于极大似然估计第37-39页
    ·迭代序列的极限点第39-41页
    ·参数收敛速度第41-45页
  ·随机线性系统描述第45-48页
  ·本章小结第48-50页
第3章 线性状态空间模型的正交梯度辨识第50-72页
  ·引言第50-51页
  ·辨识问题描述第51-54页
  ·梯度搜索辨识第54-60页
    ·目标函数的局部线性化第54-56页
    ·输入输出等价类及其相切平面第56-58页
    ·正交垂空间的目标函数表示第58-60页
  ·系统参数的正交梯度二步递阶优化辨识方法第60-63页
    ·确定参数搜索方向第60-62页
    ·计算最佳步长第62页
    ·辨识算法小结第62-63页
  ·算法复杂度分析第63-67页
  ·仿真与结果分析第67-71页
    ·系统参数矩阵A特征值分析第68-69页
    ·算法数值稳定性以及算法效率试验第69-71页
  ·本章小结第71-72页
第4章 基于投影梯度搜索的双线性系统预报误差辨识第72-94页
  ·引言第72-74页
  ·辨识问题描述第74-76页
  ·梯度搜索的预报误差辨识第76-84页
    ·全参数梯度辨识第76-78页
    ·投影梯度分析第78-81页
    ·辨识算法第81-84页
  ·算法性能分析第84-89页
    ·算法复杂度第84-86页
    ·算法收敛速度第86-89页
  ·工业应用第89-93页
  ·本章小结第93-94页
第5章 加权状态空间模型的预报误差辨识第94-112页
  ·引言第94-95页
  ·辨识问题描述第95-98页
  ·误差梯度矩阵分析第98-103页
    ·目标函数的局部近似第98-99页
    ·正交垂平面上的状态空间参数误差梯度计算第99-101页
    ·径向基函数参数误差梯度计算第101-103页
  ·系统参数的正交梯度递阶优化辨识第103-105页
    ·确定参数搜索方向和计算最佳步长第103-104页
    ·辨识算法小结第104-105页
  ·算法复杂度分析第105-107页
  ·仿真与结果分析第107-110页
    ·建模结果分析第107-109页
    ·模型验证分析第109-110页
  ·本章小结第110-112页
第6章 闭环状态空间系统的子空间辨识第112-128页
  ·引言第112-113页
  ·辨识问题描述第113-116页
  ·系统参数子空间辨识方法第116-122页
    ·确定对象扩展观测矩阵第116-119页
    ·确定对象参数矩阵第119-120页
    ·确定噪声矩阵以及协方差矩阵第120-122页
  ·数值仿真与结果分析第122-127页
  ·本章小节第127-128页
第7章 状态缺失多变量系统的极大似然辨识第128-150页
  ·引言第128-130页
  ·辨识问题描述第130-131页
  ·基于EM算法原理的系统参数估计第131-143页
    ·计算联合条件期望第132-135页
    ·极大化联合条件期望第135-141页
    ·参数估计的QR分解实现第141-142页
    ·系统参数的迭代辨识算法第142-143页
  ·带有外部输入的双线性系统辨识第143-145页
  ·仿真与结果分析第145-149页
  ·本章小结第149-150页
第8章 基于分布密度估计的系统参数辨识第150-160页
  ·引言第150页
  ·辨识模型描述第150-151页
  ·密度估计第151-154页
    ·自适应非参数密度估计第152页
    ·局部带宽和全局带宽的计算第152-154页
  ·参数估计迭代算法第154-158页
    ·极大似然函数的推导第154-155页
    ·迭代算法第155-156页
    ·算法收敛性能分析第156-158页
  ·仿真与结果分析第158-159页
  ·本章小结第159-160页
第9章 总结与展望第160-164页
  ·本文工作总结第160-162页
  ·工作展望第162-164页
参考文献第164-178页
致谢第178-179页
与学位论文相关的研究成果第179页
  ·学术论文第179页
  ·主持或参与的科研项目第179页
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