基于输出估计的多输入系统随机梯度估计算法  

Stochastic gradient estimation algorithm for multiple-input systems based on the output estimation

作　　者：丁锋[1] 

机构地区：[1]江南大学物联网工程学院,无锡214122

出　　处：《南京信息工程大学学报（自然科学版）》2010年第6期481-488,共8页Journal of Nanjing University of Information Science & Technology（Natural Science Edition）

基　　金：国家自然科学基金(60974043)

摘　　要：对于输出误差模型描述的多输入单输出系统,辨识的困难在于辨识模型信息向量中包含系统未知输出量(真实输出或无噪输出),以致标准辨识算法无法应用.提出了利用输出估计代替系统真实输出的辨识思想,即通过估计模型预测(估算)系统输出,利用这个估计输出来递推计算系统参数,进而提出了基于输出估计的随机梯度辨识算法,并研究了算法的收敛性,给出了仿真例子.For multiple-input single-output output-error systems,a difficulty is that the information vector in the identification model contains the unknown system outputs （ true outputs or noise-free outputs） ,thus the standard identification algorithm cannot be applied directly. This paper presents a stochastic gradient identification algorithm based on the unknown output estimation. The basic idea is to replace the true output with the output estimate which is predicted/estimated by the estimated model,and also to compute the system parameter estimates by using the output estimates. Convergence of the proposed algorithm is studied and a simulation example is provided.

关 键 词：系统辨识 递推辨识 参数估计 随机梯度 多新息辨识 多变量系统 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]