【摘 要】
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由于数字电子计算机的普及, 使得对离散时间系统的分析与研究具有日益重要的实际意义,该文对以离散时间模型描述的一类非线性动态系统的调节问题和线性系统的状态空间辨识问
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由于数字电子计算机的普及, 使得对离散时间系统的分析与研究具有日益重要的实际意义,该文对以离散时间模型描述的一类非线性动态系统的调节问题和线性系统的状态空间辨识问题分别进行了研究.第一章他们给出了一类非线性系统的适应调节算法,并证明了最优性.与已有的研究工作不同的是,这里要调节的未知非线性系统具有一般形式,既不要求具有参数形式,也不要求是输出非线性或其它特殊形式,而且这里的结果用于多输入多输出系统.他们的作法是利用求未知(但可带噪声量测的)函数零点的随机逼近方法来构造适应控制序列,在满足一定条件时,得到了控制算法的收敛性和最优性.该文第二章讨论线性系统子空间状态空间系统辨识方法的改进.线性系统参数辨识领域中成熟的预报误差方法(PEM)在处理多输入多输出系统的时候碰到了许多不便,从而出现了子空间状态空间系统辨识(4SID)方法.由输入输出(I/O)数据直接得到多维状态空间模型的参数估计,但为保证参数收敛的一致性,已有的4SID算法要求系统噪声与输入信号在任意时刻无关.该文研究了具有时滞的线性系统的4SID辨识方法,在假设系统输入只与当时刻之前的噪声相关的前提下,得到了参数估计的一致收敛性,从而使进一步考虑闭环辨识成为可能.
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