| 基于估计参数辨识递推算法用于输出间断采样条件下的线性系统参数辨识 |
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| 引用本文： | 陈超,叶庆泰,李力千. 基于估计参数辨识递推算法用于输出间断采样条件下的线性系统参数辨识[J]. 上海交通大学学报, 2003, 37(Z1): 129-132 |
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| 作者姓名： | 陈超 叶庆泰 李力千 |
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| 作者单位： | 1. 上海交通大学,机械与动力工程学院,上海,200030
2. 北京航空航天大学,自动化科学与电气工程系,北京,100083 |
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| 摘 要： | 最小二乘法是用于连续采样条件下线性系统参数辨识的常用算法,但在间断采样条件下,最小二乘法存在很多不足.提出一种基于估计的参数辨识递推(EBRLS)算法,并从理论上分析了其收敛性.仿真研究表明,对于普通辨识算法无法处理的间断采样情况.EBRLS可以给出令人满意的参数辨识结果,甚至在可用数据极其稀疏的情况下仍然有效.
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| 关 键 词： | 间断采样 线性系统 参数 系统辨识 |
| 文章编号： | 1006-2467(2003)S1-0129-04 |
| 修稿时间： | 2002-11-22 |
Estimate-Based Recursive Least Square Algorithm for Linear System Parameter Identification on Output Discontinuous Sampling Condition |
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