《增广最小二乘法的实际应用》由会员分享，可在线阅读，更多相关《增广最小二乘法的实际应用（17页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、增广最小二乘法的实际应用小型直升机航向模型的系统辨识由最小二乘参数辨识的统计特性可知，当系统噪声为白色噪声时，才能保其估计值是无偏的。 在实际工程和社会系统的辨识中，系统噪声是 各种系统内外扰动和结构建模误差等因素的综合 反映； 系统噪声一般不是统计独立的白噪声。1 增广最小二乘法简介 当系统噪声不是统计独立的白噪声，如何获得 无偏估计？ 1 增广最小二乘法简介增广最小二乘法广义最小二乘法辅助变量法多级最小二乘法偏差补偿最小二乘法不同的有色噪声特性不同的有色噪声模型不同的辨识要求 循环估计参数 在递推估计过程中，假设当前或前一步的在线参数估计值已相当程度可用的前提下 利用该参数估计值来在线估计
2、白噪声v(k)的值 以替代数据向量h(k)中的白噪声v(k)1 增广最小二乘法简介增广最小二乘法是最小二乘法的一种简单推广只是扩充了参数向量和数据向量 (k)的维数辨识过程模型参数的同时辨识噪声模型噪声模型参数估计的收敛过程比过程模型参数估计值的收敛速度慢从实用角度来说，噪声模型阶次不宜取太高算法简单，速度快 增广最小二乘算法的特点1 增广最小二乘法简介2.1 模型分析 l航向运动方程2 小型直升机航向模型的系统辨识根据实验条件进行化简进行输入输出变量代换及 拉氏变换l舵机电气特性传递函数l直升机航向通道的开环传递函数2 小型直升机航向模型的系统辨识l将传递函数运用图斯汀变换法进行离散化2 小型直升机航向模型的系统辨识2.2 算法介绍 l 航向通道的辨识结构图2 小型直升机航向模型的系统辨识其中：输入u(k)和输出z(k) 是测量量，G（z-1）为系统 模型，y（k）描述系统输入输出特性， N（z-1）为噪声 模型， v（k）为有色噪声。l 模型辨识原理图2 小型直升机航向模型的系统辨识2.3辨识过程 l数据采集2 小型直升机航向模型的系统辨识l辨识结果 航向模型：噪音离散传递函数：2 小型直升机航向模型的系统辨识l交叉验证输出结果2 小型直升机航向模型的系统辨识l零极点分布2 小型直升机航向模型的系统辨识本文观看结束！谢 谢欣 赏！
