辅助模型与递推增广最小二乘辨识方法在有色噪声中的应用

"基于辅助模型的递推增广最小二乘辨识方法是2009年提出的一种针对有色噪声干扰的输出误差滑动平均系统的辨识技术。该方法结合了辅助模型和递推增广最小二乘算法，旨在提供高精度的参数估计并适用于在线辨识。" 在控制系统中，辨识是获取系统动态特性参数的重要手段。传统的最小二乘辨识方法在处理噪声干扰时可能会受到局限，特别是在有色噪声环境下。输出误差滑动平均模型（OEMA）常被用来描述这类受噪声影响的系统，但其在处理未知真实输出项和不可测噪声项时存在挑战。 基于辅助模型的递推增广最小二乘辨识方法（AMRELS）解决了这一问题。这种方法的核心思想是利用辅助模型的输出来替代辨识模型信息向量中的未知真实输出项，同时用估计残差来代替信息向量中的不可测噪声项。通过这种方式，可以有效地减少噪声对辨识结果的影响，提高参数估计的准确性。 辅助模型在该方法中起着关键作用，它是一种近似模型，用于模拟系统的部分行为。通过辅助模型的输出，辨识过程可以更准确地捕获系统的动态特性。同时，采用递推方式更新模型参数，使得算法能够实时适应系统变化，实现在线辨识。 递推增广最小二乘算法（RELS）是一种常用的数据驱动辨识方法，它通过迭代优化过程逐步改进模型参数，以最小化残差平方和。结合辅助模型后，AMRELS算法进一步提升了RELS的性能，降低了计算复杂性，使得在有限的计算资源下也能获得高质量的辨识结果。 在理论分析和仿真实验中，这种方法已被证明具有简单明了的原理和较小的计算需求。它可以有效地处理有色噪声环境下的辨识问题，提供高精度的参数估计，因此在实际工程应用中具有广泛的应用前景。 关键词涉及的领域包括递推辨识（在线参数估计）、参数估计（获取系统动态参数的过程）、最小二乘（优化技术，用于拟合数据和估计参数）、辅助模型（帮助改善辨识性能的近似模型）以及输出误差滑动平均模型（处理噪声干扰的系统模型）。这些关键词体现了该研究的理论基础和技术核心，对于理解和实施AMRELS算法至关重要。