基于最小一乘的系统辨识方法研究

摘要

针对系统参数辨识中最小二乘估计的稳健性较差,给出稳健性较强的最小一乘的系统辨识方法.推导出了最小一乘回归系数的估计式,使用逐次逼近迭代的方法,构造迭代序列给出最小一乘回归系数的迭代算法.并把该算法应用于控制系统参数辨识中,与最小二乘辨识相比较,当模型的观测数据有测量噪声时,最小一乘回归系数的收敛性及数值稳定性较好.仿真结果验证了理论,显示了最小一乘辨识的优越性.