Wiener系统中线性函数辨识的预测误差渐近分析

本文主要探讨了Wiener系统中线性函数辨识的渐近性分析，针对Wiener系统中的非线性函数中出现的两类未知参数，作者采用了预测误差法进行识别。Wiener系统以其在信号处理和控制系统中的广泛应用而闻名，其中的线性部分是系统性能的关键因素。预测误差法是一种常用的技术，它通过比较实际输出与预测输出之间的误差来估计系统的参数。 在研究过程中，作者重点考虑了白噪声激励下的系统行为，这种背景下，系统的动态特性尤为重要。传统的辨识方法往往依赖于系统的阶数，然而，在本文中，作者提出了一种创新的方法，即使用由正交基构成的生成核函数来替代模型阶数。这种方法的优势在于，即使在缺乏完整模型阶数信息的情况下，也能利用已知的先验知识，提高渐近方差表达式的精度，使它更接近真实采样值。 作者的目标是通过这种方式，得出一个更精确、不依赖于具体模型阶数的渐近方差矩阵形式，这对于系统设计和控制的稳定性分析具有重要意义。通过对这些理论的深入分析，论文确保了在实际应用中，即使面对复杂系统或噪声干扰，也能获得稳定的辨识结果。 文章还通过仿真算例展示了这种方法的有效性和可行性，这不仅是对理论的验证，也是对实际工程问题解决策略的实践检验。本文的研究为Wiener系统中线性函数的高效、稳健辨识提供了一个新的视角，对于工程技术人员理解和优化这类系统的性能具有重要的参考价值。中图分类号TP273表明了本文属于控制科学和技术领域，文献标识码A则表示文章达到了学术期刊的高质量标准。