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1、,其它最小二乘法參數估計,遺忘因子遞推最小二乘法參數估計 增廣最小二乘法參數估計 廣義最小二乘法參數估計,遺忘因子遞推最小二乘法參數估計,當采用遞推最小二乘法時，已有的所有信息向量都會在遞推過程中發揮作用，因此隨著時間的推移，新采集到的信息向量對參數估計值的修正作用會逐漸減弱，稱為“數據飽和”現象，也就是說遞推算法的計算效率逐漸降低。當被辨識的系統參數緩慢時變時，遞推最小二乘法參數估計不能很好地實現系統辨識。 遺忘因子遞推最小二乘法參數估計是在遞推公式中加入遺忘因子，逐漸減小舊信息向量在參數估計中的權重，以加強新信息向量的作用，跟隨系統參數的時變。,遺忘因子遞推最小二乘法參數估計,自校正控制,

2、是一個迭代優化的過程，通過邊辨識、邊綜合，使得控制器參數能夠逐步趨向于最優值的過程。,“自校正控制”的基本思想： 將參數估計算法與不同類型算法結合起來，形成一個能自動校正控制器參數的實時計算機控制系統。,1,自校正控制,可認為在自校正調節過程中，被控對象的模型是不變的，自校正控制的過程為：,面對的三個問題： （1）對過程進行在線遞推參數估計； （2）設計控制率； （3）設計在計算機上如何實現；,2,最小方差自校正控制,閉環系統可辨識條件 最小方差控制 最小方差自校正控制 廣義最小方差控制 基于廣義最小方差控制,閉環系統可辨識條件,閉環系統可辨識條件,閉環系統可辨識條件,閉環系統可辨識條件,最小

3、方差控制,系統模型 最小方差控制原理 最小方差預報 最小方差控制 最小方差控制的特性,最小方差控制,對該系統,有如下假設: 被控系統時滯時間k以及時滯算子z-1的多項式A、B和C的階次及系數都已知; 2. 被控系統為最小相位系統,即多項式B(z)的所有零點都在單位圓內;,3.A(z)、C(z)所有零點都為穩定的,即所有零點都在單位圓內; 4. w(k)為零均值白噪聲序列,且Ew2(k)=2.,3,最小方差控制,最小方差調節的基本思想是: 由于系統中信道存在著k步時滯,這就使得當前的控制作用u(t)要到k個采樣周期后才能對輸出產生影響. 因此,要獲得輸出方差最小,就必須對輸出量提前k步進行預報,然后根據預報值來計算適當的調節作用u(t). 這樣,通過不斷的預報和調節,就能始終保持輸出量的穩態方差為最小.,4,3. 最小方差預報,最小方差控制,最小方差控制,最小方差控制,5,最小方差控制,練習,最小方差控制,最小方差

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