系统辨识_6_多新息辨识理论与方法_丁锋

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1、文章编号:1674-7070(2012)01-0001-28系统辨识(6):多新息辨识理论与方法1，2，3丁锋摘要0引言多新息辨识是系统辨识的一个重要分支．新息是能够改善参数估计精度或这是一个信息时代，是一个知识爆炸时代，归根结底是信息科学状态估计精度的有用信息．首先，详细讨和自动化科学高度发展的时代．控制论和控制科学给我们认识世界提论了线性回归模型的各种多新息辨识方法，包括多新息投影算法、多新息随机梯供了系统的方法论，给我们改造世界提供了最高效和最有力的手段．度算法、多新息遗忘梯度算法、变递推间控制科学跨越时空的伟大成就———自动化电子产品的问世、电子设备隔多新息随机梯度算法、多

2、新息最小二计算能力和信息处理能力的提升、自动化设备和装备的出现，彻底改乘辨识方法、变递推间隔多新息最小二乘算法等;然后，给出了方程误差类系变了我们的生活方式．新思想、新理论、新原理、新概念的诞生都是科统、输出误差类系统、输入非线性系统的学史上的重要里程碑．就研究建立系统数学模型的理论与方法的系统随机梯度辨识算法、多新息随机梯度算辨识而言，辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、递阶辨识原理、耦合法和多新息最小二乘辨识算法;最后，简［1-6］单说明了多新息辨识理论可以发展到多辨识概念的诞生，有助于推动系统辨识学科的研究进程．新息观测器和多新息卡尔曼滤波理论．动态系统的数学模型是控制科学的基

3、础．系统辨识是使用观测信关键词息(即系统的输入输出数据)建立描述事物运动规律的数学模型．典迭代辨识;递推辨识;参数估计;FIR模型;方程误差模型;CAR模型;CARMA型的随机梯度辨识方法、最小二乘辨识方法就是利用系统输入输出信模型;CARAR模型;CARARMA模型;输息计算模型的参数．为了实时(real-time)获得系统模型参数，提出了出误差模型;OEMA模型;OEAR模型;辅递推辨识方法，它可以在线(on-line)递推计算模型参数．它的基本思助模型辨识;多新息辨识;递阶辨识;耦合辨识想是当前时刻模型参数估计等于前一时刻参数估计加上增益向量与新息(innovation)的乘

4、积进行校正，这样的递推计算方式可以提高计算效率．所谓新息就是指能够改善参数估计精度或状态估计精度的有中图分类号TP273文献标志码A用信息．回顾辨识的发展史，自1967年国际自动控制联合会(IFAC，Inter-nationalFederationofAutomaticControl)每3年组织一次“辨识与系统参数估计”专题讨论会以来，系统辨识参数估计方法和各种辨识应用软件工具得到长足发展，辨识方法的(有界)收敛性、收敛速率、估计误差上界的研究也取得了丰富的成果．但是，诞生新辨识方法族的确不多，可见提出新的辨识思想、辨识理论、辨识原理、辨识概念是极其收稿日期2011-12-14资助

5、项目国家自然科学基金(60973043)重要的．作者简介近年来，本文作者等提出和创立了辅助模型辨识思想(auxiliary丁锋，男，博士，教授，博士生导师，主要从［7-11］modelidentificationidea)、多新息辨识理论(multi-innovationidenti-事系统辨识、过程建模、自适应控制方面的研［12-14］究．fding@jiangnan．edu．cnficationtheory)、递阶辨识原理(hierarchicalidentificationprinci-［15-18］［19］ple)、耦合辨识概念(coupledidentificationc

6、oncept)和参数估1江南大学物联网工程学院，无锡，2141222江南大学控制科学与工程研究中心，无锡，计误差界理论(parameterestimationerrorboundtheory)，发展了时不变214122系统的鞅收敛定理(martingaleconvergencetheorem)，建立了研究时变3江南大学教育部轻工过程先进控制重点实验室，无锡，214122系统参数估计误差界的鞅超收敛定理(martingalehypercovergencethe-丁锋．系统辨识(6):多新息辨识理论与方法．2DINGFeng．Systemidentification．PartF:Mul

7、ti-innovationidentificationtheoryandmethods．orem)等，进而提出和发展了辅助模型辨识方7．3受控自回归自回归系统(CARAR)［20-23］［24-30］［31-36］法、多新息辨识方法、递阶辨识方法、7．4受控自回归自回归滑动平均系统［19］耦合辨识方法以及现存方法和新提出方法在不(CARARMA)同条件下的性能分析等一系列研究成果，形成了一8输出误差类系统(OET)套理论体系．这些方法与最小二乘法、卡尔曼滤波算8．1输