青岛科技大学学报(自然科学版)2024,Vol.45Issue(2) :1-14.DOI:10.16351/j.1672-6987.2024.02.001

滤波辨识(11):多变量CARARMA系统的滤波递阶广义增广迭代参数辨识

Filtering Identification.Part K:Filtering-Based Hierarchical Generalized Extended Iterative Parameter Identification for Multivariable Controlled Autoregressive Autoregressive Moving Average Systems

丁锋 万立娟 栾小丽 徐玲 刘喜梅
青岛科技大学学报(自然科学版)2024,Vol.45Issue(2) :1-14.DOI:10.16351/j.1672-6987.2024.02.001

滤波辨识(11):多变量CARARMA系统的滤波递阶广义增广迭代参数辨识

Filtering Identification.Part K:Filtering-Based Hierarchical Generalized Extended Iterative Parameter Identification for Multivariable Controlled Autoregressive Autoregressive Moving Average Systems

丁锋 1万立娟 2栾小丽 3徐玲 3刘喜梅2
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作者信息

  • 1. 江南大学 物联网工程学院,江苏 无锡 214122;青岛科技大学 自动化与电子工程学院,山东 青岛 266061
  • 2. 青岛科技大学 自动化与电子工程学院,山东 青岛 266061
  • 3. 江南大学 物联网工程学院,江苏 无锡 214122
  • 折叠

摘要

针对多变量受控自回归自回归滑动平均(M-CARARMA)系统,利用滤波辨识理念和递阶辨识原理,研究和提出了滤波递阶广义增广梯度迭代辨识方法、滤波递阶多新息广义增广梯度迭代辨识方法、滤波递阶递推广义增广最小二乘迭代辨识方法、滤波递阶多新息广义增广最小二乘迭代辨识方法等.这些滤波递阶广义增广迭代辨识方法可以推广到其它有色噪声干扰下的线性和非线性多变量随机系统中.

Abstract

For multivariable controlled autoregressive autoregressive moving average(M-CARARMA)models,which are also called multivariable equation-error autoregressive mov-ing average(M-EEARMA)models,this paper investigates and proposes filtered hierarchical generalized extended gradient-based iterative identification methods,filtered hierarchical multi-innovation generalized extended gradient-based iterative identification methods,fil-tered hierarchical generalized extended least squares-based iterative identification methods,and filtered hierarchical multi-innovation generalized extended least squares-based iterative i-dentification methods from available input-output data by using the filtering identification i-dea and the hierarchical identification principle.These filtered hierarchical generalized ex-tended iterative identification methods can be extended to other linear and nonlinear multiva-riable stochastic systems with colored noises.

关键词

参数估计/迭代辨识/多新息辨识/递阶辨识/滤波辨识/最小二乘/多变量系统

Key words

parameter estimation/iterative identification/multi-innovation identification/hi-erarchical identification/filtering identification/least squares/multivariable system

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基金项目

国家自然科学基金(62273167)

出版年

2024
青岛科技大学学报(自然科学版)
青岛科技大学

青岛科技大学学报(自然科学版)

CSTPCD
影响因子:0.297
ISSN:1672-6987
被引量1
参考文献量37
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