双率采样输出误差系统参数估计方法

"基于辅助模型的双率采样误差系统参数估计方法，针对存在有色噪声的情况进行了深入研究。本文提出两种直接估计算法：辅助模型递归扩展最小二乘算法和递归预测误差方法，旨在解决双率采样输出误差系统的参数估计问题。" 在实际应用中，双率采样数据系统能够提供比单率采样系统更优质的控制效果。然而，传统的识别方法主要基于单率采样框架进行，这限制了它们在处理双率系统时的性能。本论文专注于双率输出误差系统中的参数估计，特别是当系统受到有色噪声干扰时的问题。色噪声是指非白噪声，即不同频率的噪声成分具有不同的功率谱密度，这使得噪声特性更加复杂，对系统的分析和控制带来了挑战。 首先，论文提出了一种辅助模型递归扩展最小二乘算法。该算法利用双率采样数据，并通过构建辅助模型来估计噪声自由的系统输出。辅助模型在此过程中起到关键作用，它帮助分离系统行为和噪声影响，从而实现更精确的参数估计。扩展最小二乘法是一种在线学习算法，可以逐步更新参数估计，以适应系统动态变化和噪声特性。 其次，论文还探讨了递归预测误差方法。这种方法基于预测误差的最小化来更新参数估计，同样适用于双率采样数据环境。预测误差方法的优势在于其能够处理非线性系统，通过迭代优化过程逐步接近系统的真实参数。 关键词包括双率采样数据、辅助模型、输出误差模型、最小二乘法和递归预测误差方法，涵盖了本研究的核心技术领域。通过这些方法，研究人员能够更好地理解和设计双率采样系统，提高其在实际应用中的性能。 这项工作为双率采样系统提供了新的参数估计策略，尤其在有色噪声环境下，能够改善系统建模和控制的准确性。这不仅对理论研究有重要意义，也为工程实践中双率系统的优化提供了实用工具。