线性时变系统模型参考自适应迭代学习辨识算法

"一类线性时变系统模型参考自适应迭代学习辨识 (2009年) - 郭海, 袁郭毓" 本文主要探讨了一类一阶线性时变系统的参数辨识问题，该系统在有限时间区间内具有可重复性和BIBO稳定性（即边界输入-边界输出稳定性）。研究中，作者将模型参考自适应辨识方法与迭代学习法进行了融合，提出了一种新的模型参考自适应迭代学习的参数辨识算法。 首先，模型参考自适应辨识是一种广泛应用的系统辨识方法，它通过调整模型参数，使系统输出尽可能接近参考模型的输出，从而实现对系统特性的精确估计。在这个过程中，系统参数的更新规则是基于实际输出与参考模型输出的误差来确定的。 其次，迭代学习辨识则是在可重复性任务中常用的一种技术，它通过多次执行相同的任务并学习每次执行的误差，使得随着迭代次数的增加，系统的性能逐渐优化。在此基础上，作者利用Lyapunov方法，即通过构造一个Lyapunov函数，来确保参数的迭代过程是稳定的，并能保证参数估计误差和模型输出误差的有界性。 提出的算法关键在于，它能够有效地识别快速变化的参数，而且不需要预先知道参数的时变结构。这意味着算法具有较强的鲁棒性，即使在参数变化剧烈的情况下，也能提供准确的辨识结果。此外，该算法还保证了参数估计误差沿迭代轴逐点收敛至真实值，这意味着随着迭代次数的增加，辨识精度会逐渐提高。 文章通过理论分析，得出了参数收敛到真实值的条件，并通过系统仿真实验验证了所提辨识算法的效能。这表明，该算法不仅理论上可行，而且在实际应用中也表现出良好的性能。 关键词涉及线性时变系统、模型参考自适应、迭代学习辨识和Lyapunov函数，这些关键词反映了文章的主要研究内容和技术手段。中图分类号TP273则将其归类于自动化技术与计算机科学领域，文献标志码A表示这是一篇原创性的学术论文。 文章编号的给出，表明了文章在特定学术期刊中的唯一标识，便于后续引用和检索。这篇论文为线性时变系统的参数辨识提供了一个有效且适用于快时变环境的解决方案，对于理解和改进这类系统的控制性能具有重要的理论价值和实践意义。