应用最小二乘一次完成法和递推最小二乘法算法地系统辨识

应用最小二乘一次完成法和递推最小二乘法算法地系统辨识

ID:29215254

大小:420.00 KB

页数:15页

时间:2018-12-17

应用最小二乘一次完成法和递推最小二乘法算法地系统辨识_第1页
应用最小二乘一次完成法和递推最小二乘法算法地系统辨识_第2页
应用最小二乘一次完成法和递推最小二乘法算法地系统辨识_第3页
应用最小二乘一次完成法和递推最小二乘法算法地系统辨识_第4页
应用最小二乘一次完成法和递推最小二乘法算法地系统辨识_第5页
资源描述:

《应用最小二乘一次完成法和递推最小二乘法算法地系统辨识》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库

1、实用标准文案1最小二乘法的理论基础1.1最小二乘法设单输入单输出线性定长系统的差分方程表示为:其中δ(k)为服从N(0,1)的随机噪声,现分别测出n+N个输出输入值y(1),y(2),…,y(n+N),u(1),u(2),…,u(n+N),则可写出N个方程,写成向量-矩阵形式(4.1.1)精彩文档实用标准文案则式(1.1.1)可写为(4.1.2)式中:y为N维输出向量;ξ为N为维噪声向量;θ为(2n+1)维参数向量;Φ为N×(2n+1)测量矩阵。因此,式(4.1.1)是一个含有(2n+1)个未知参数,由N个方程组成的联立方程组。在给定输出向量y和测量矩阵Φ的条件下求参数θ的估计,这就是系统辨

2、识问题。设表示的估计值,ŷ表示y的最优估计,则有(4.1.3)式中:设e(k)=y(k)-ŷ(k),e(k)称为残差,则有e=y-ŷ=y-Φθ最小二乘估计要求残差的平方和最小,即按照指数函数(4.1.4)求J对的偏导数并令其等于0可得:(4.1.5)由式(4.1.5)可得的最小二乘估计:(4.1.6)J为极小值的充分条件是:即矩阵ΦTΦ为正定矩阵,或者说是非奇异的。1.1.1最小二乘法估计中的输入信号当矩阵ΦTΦ的逆阵存在是,式(1.1.6)才有解。一般地,如果u(k)是随机序列或伪随机二位式序列,则矩阵ΦTΦ是非奇异的,即(ΦTΦ)-1存在,式(1.1.6)有解。现在从ΦTΦ必须正定出发,

3、讨论对u(k)的要求。精彩文档实用标准文案(4.1.7)当N足够大时有(4.1.8)如果矩阵ΦTΦ正定,则Ru是是对称矩阵,并且各阶主子式的行列式为正。当N足够大时,矩阵Ru才是是对称的。由此引出矩阵ΦTΦ正定的必要条件是u(k)为持续激励信号。如果序列{u(k)}的n+1阶方阵Ru是正定的,则称{u(k)}的n+1阶持续激励信号。下列随机信号都能满足Ru正定的要求1.有色随机信号2.伪随机信号3.白噪声序列1.1.2最小二乘估计的概率性质最小二乘估计的概率性质1)无偏性由于输出值y是随机的,所以是随机的,但注意θ不是随机值。如果,则称是无偏估计2)一致性估计误差的方差矩阵为(4.1.9)上

4、式表明当N→∞时,以概率1趋近于θ。当ξ(k)为不相关随机序列时,最小二乘估计具有无偏性和一致性3)有效性如果式(1.1.2)中的ξ的均值为0且服从正态分布的白噪声向量,则最小二乘参数估计值为有效值,参数估计偏差的方差达到Cramer-Rao不等式的下界,即(4.1.10)式中M为Fisher矩阵,且(4.1.11)4)渐近正态性如果式(4.1.2)中的ξ是均值为0且服从正态分布的白噪声向量,则最小二乘参数估计值服从正态分布,即精彩文档实用标准文案(4.1.2)1.2递推最小二乘法为了实现实时控制,必须采用递推算法,这种辨识方法主要用于在线辨识(4.2.1)设已获得的观测数据长度为N,则估计

5、方差矩阵为式中于是如果再获得1组新的观测值,则又增加1个方程得新的参数估计值式中应用矩阵求逆引理,可得和的递推关系式矩阵求逆引理设A为n×n矩阵,B和C为n×m矩阵,并且A,A+BCT和I+CTA-1B都是非奇异矩阵,则有矩阵恒等式(4.2.2)得到递推关系式由于是标量,因而上式可以写成(4.2.3)最后,得最小二乘法辨识公式(4.2.4)有2种给出初值的办法(1)设N0(N0>n)为N的初始值,可算出(4.2.5)精彩文档实用标准文案(2)假定C是充分大的常数,I为(2n+1)×(2n+1)单位矩阵,则经过若干次递推之后能得到较好的参数估计。[1][2][4]2两种算法的实现方案2.1最小

6、二乘法一次完成算法实现如果把式(1.1.6)中的取好足够的输入—输出数据以后一次计算出来,那么这种算法就式最小二乘法的一次完成法。2.1.1最小二乘一次完成算法程序框图赋输入信号初值u定义输出观测值的长度并计算系统的输出值画出输入和输出观测值的图形给样本矩阵HL和zL赋值计算参数从中分离出并显示出被辨识参数a1,a2,b1,b2停机图3.2最小二乘一次完成算法程序框图2.1.2一次完成法程序具体程序参见附录42.1.3一次完成算法程序运行结果ans=1.50000.70001.00000.5000a1=1.5000a2=0.7000b1=1.0000精彩文档实用标准文案2.1.4辨识数据比较

7、1.50000.70001.0000.5000参数真值1.5000.7001.000.50误差00002.1.5程序运行曲线2.2递推最小二乘法的实现2.2.1递推算法实现步骤1)输入M序列的产生程序,可以参见3.2当中M序列产生方法(具体程序见附录。)2)初始化。一种简单的方法是选择和,其中C为尽量大的数,然后以它们为起始值进行计算(参照式2.2.3)。可以证明,当C→∞时,按照递推公式算得的将与上面用批处

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。