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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接受遞推最小二乘法時，已有的全部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漸漸減弱，稱為“數據飽和”現象，也就是說遞推算法的計算效率漸漸降低。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，漸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限制r（t）控制器參數設計被控對象y（t）控制器辨識器u（t）是一個迭代優化的過程，通過邊辨識、邊綜合，使得限制器參數能夠逐步趨向于最優值的過程?！白孕Ｕ拗啤钡幕舅枷耄?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限制器參數的實時計算機限制系統。1自校正限制r（t）控制器參數設計被控對象y（t）控制器辨識器u（t）可認為在自校正調整過程中，被控對象的模型是不變的，自校正限制的過程為：面對的三個問題：（1）對過程進行在線遞推參數估計；（2）設計限制率；（3）設計在計算機上如何實現；2最小方差自校正限制閉環系統可辨識條件最小方差限制最小方差自校正限制廣義最小方差限制基于廣義最小方差限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方差限制系統模型最小方差限制原理最小方差預報最小方差限制最小方差限制的特性最小方差限制對該系統,有如下假設:被控系統時滯時間k以剛好滯算子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)的全部零點都在單位圓內;3.A(z)、C(z)全部零點都為穩定的,即全部零點都在單位圓內;4.{w(k)}為零均值白噪聲序列,且E{w2(k)}=2.3最小方差限制最小方差調整的基本思想是: 由于系統中信道存在著k步時滯,這就使得當前的限制作用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,就必需對輸出量提前k步進行預報,然后依據預報值來計算適當的調整作用u(t). 這樣,通過不斷的預報和調整,就能始終保持輸出量的穩態方差為最小.43.最小方差預報最小方差限制最小方差限制最小方差限制5最小方差限制練習最小方差限制

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