慢时变线性模型参数辨识递推算法及收敛性分析-researchgate.pdf

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2017-08-19 发布于天津
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第卷第期上海交通大学学报年月文章编号慢时变线性模型参数辨识递推算法及收敛性分析曹鹏飞罗雄麟中国石油大学自动化研究所北京摘要针对慢时变线性模型给出辨识的递推算法并证明该算法能够保证参数收敛在一个有界空间区域该区域包含参数真值集合若工作点不发生变化合理的收敛因子保证参数收敛到对应真值在实际应用中工业对象可以利用慢时变线性模型表示因此该递推算法能够确保工业对象模型实时更新以跟踪工况的变化通过实例仿真可以看出该递推算法能够保证慢时变线性模型参数有效更新并较为准确估计输出变量关键词非线性慢时变线性模型递推

See discussions, stats, and author profiles for this publication at: /publication/286215993 Recursive identification algorithm and its convergence analysis for slow time-varying linear model Article in Shanghai iaotong Daxue Xuebao/ ournal of Shanghai iaotong University · uly 2014 CITATIONS READS 0 5 2 authors, including: Xiong-Lin Luo China University of Petroleum Beijing 408 PUBLICATIONS 324 CITATIONS SEE PROFILE Some of the authors of this publication are also working on these related projects: Machine Learning View project All content following this page was uploaded by Xiong-Lin Luo on 22 March 2016. The user has requested enhancement of the downloaded file. 第卷第期上海交通大学学报４８７Ｖｏｌ．４８Ｎｏ．７　　年月２０１４７Ｊｕｌ．２０１４　ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＳＨＡＮＧＨＡＩＪＩＡＯＴＯＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ　　　　　　文章编号：（）１００６２４６７２０１４０７０９８２０５＋０９９２　　－－－慢时变线性模型参数辨识递推算法及收敛性分析，曹鹏飞罗雄麟　（，）中国石油大学自动化研究所北京１０２２４９：，，摘要针对慢时变线性模型给出辨识的递推算法并证明该算法能够保证参数收敛在一个有界　，；，空间区域该区域包含参数真值集合若工作点不发生变化合理的收敛因子保证参数收敛到对应，，真值在实际应用中工业对象可以利用慢时变线性模型表示因此该递推算法能够确保工业对象．模型实时更新以跟踪工况的变化，