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基于双率采样数据的动态调节系统辨识
引用本文:丁锋. 基于双率采样数据的动态调节系统辨识[J]. 科学技术与工程, 2010, 10(35)
作者姓名:丁锋
作者单位:1. 无锡职业技术学院机械技术学院,无锡,214121
2. 江南大学物联网工程学院,无锡,214122
基金项目:国家自然科学基金项目(面上项目)
摘    要:对于双率采样数据的动态调节模型,利用多项式变换得到一个方程误差自回归滑动平均模型,使用估计的噪声项代替信息向量中的未知噪声,提出了辨识双率系统的广义增广随机梯度算法,以及广义增广遗忘梯度算法。仿真例子说明了提出算法的有效性。

关 键 词:递推辨识   参数估计   随机梯度
收稿时间:2010-09-27
修稿时间:2010-09-27

Identification for Dynamical Adjustment Models from Dual-Rate Sampled Data
Ding Feng. Identification for Dynamical Adjustment Models from Dual-Rate Sampled Data[J]. Science Technology and Engineering, 2010, 10(35)
Authors:Ding Feng
Affiliation:SONG Guang-lei,CHEN Xiao-ming1,DING Feng1(School of Mechanical Technology,Wuxi Institute of Technology,Wuxi 214121,P.R.China,School of IoT Engineering,Jiangnan University1,Wuxi 214122,P.R.China)
Abstract:For dynamical adjustment models with dual-rate sampled data, using the polynomial transformation technique leads to an equation-error autoregressive moving average model and by replacing the unknown noise terms in the information vector with their estimates, a generalized extended stochastic gradient algorithm and a generalized extended forgetting gradient algorithm are presented for identifying dual-rate systems. The simulation results indicate that the proposed algorithms are effective.
Keywords:Recursive identification   parameter estimation   stochastic gradient
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