基于模型分解的状态空间系统辨识方法
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题提出与研究意义 | 第8页 |
| 1.2 状态空间系统辨识方法综述 | 第8-11页 |
| 1.3 论文主要研究内容简介 | 第11-13页 |
| 第二章 SISO线性状态空间系统的递推辨识方法 | 第13-29页 |
| 2.1 系统描述与辨识模型 | 第13-14页 |
| 2.2 基于模型分解的多新息随机梯度辨识算法 | 第14-19页 |
| 2.2.1 随机梯度辨识算法 | 第14-15页 |
| 2.2.2 多新息随机梯度辨识算法 | 第15-17页 |
| 2.2.3 基于模型分解的多新息随机梯度辨识算法 | 第17-19页 |
| 2.3 基于模型分解的递推最小二乘辨识算法 | 第19-24页 |
| 2.3.1 递推最小二乘辨识算法 | 第19-22页 |
| 2.3.2 基于模型分解的递推最小二乘辨识算法 | 第22-24页 |
| 2.4 仿真例子 | 第24-28页 |
| 2.5 小结 | 第28-29页 |
| 第三章 SISO线性状态空间系统的迭代辨识方法 | 第29-47页 |
| 3.1 系统描述与辨识模型 | 第29-30页 |
| 3.2 基于模型分解的梯度迭代辨识算法 | 第30-36页 |
| 3.2.1 梯度迭代辨识算法 | 第30-33页 |
| 3.2.2 基于模型分解的梯度迭代辨识算法 | 第33-36页 |
| 3.3 基于模型分解的最小二乘迭代辨识算法 | 第36-42页 |
| 3.3.1 最小二乘迭代辨识算法 | 第36-39页 |
| 3.3.2 基于模型分解的最小二乘迭代辨识算法 | 第39-42页 |
| 3.4 仿真例子 | 第42-46页 |
| 3.5 小结 | 第46-47页 |
| 第四章 MIMO线性状态空间系统的辨识方法 | 第47-75页 |
| 4.1 系统描述与辨识模型 | 第47-49页 |
| 4.2 基于模型分解的多新息随机梯度辨识算法 | 第49-54页 |
| 4.2.1 多新息随机梯度辨识算法 | 第49-52页 |
| 4.2.2 基于模型分解的多新息随机梯度辨识算法 | 第52-54页 |
| 4.3 基于模型分解的递推最小二乘辨识算法 | 第54-59页 |
| 4.3.1 递推最小二乘辨识算法 | 第54-57页 |
| 4.3.2 基于模型分解的递推最小二乘辨识算法 | 第57-59页 |
| 4.4 基于模型分解的最小二乘迭代辨识算法 | 第59-67页 |
| 4.4.1 最小二乘迭代辨识算法 | 第59-63页 |
| 4.4.2 基于模型分解的最小二乘迭代辨识算法 | 第63-67页 |
| 4.5 仿真例子 | 第67-74页 |
| 4.6 小结 | 第74-75页 |
| 第五章 SISO双线性状态空间系统的辨识方法 | 第75-101页 |
| 5.1 系统描述与辨识模型 | 第75-77页 |
| 5.2 基于模型分解的递推最小二乘辨识算法 | 第77-81页 |
| 5.2.1 递推最小二乘辨识算法 | 第77-79页 |
| 5.2.2 基于模型分解的递推最小二乘辨识算法 | 第79-81页 |
| 5.3 基于模型分解的梯度迭代辨识算法 | 第81-89页 |
| 5.3.1 梯度迭代辨识算法 | 第81-85页 |
| 5.3.2 基于模型分解的梯度迭代辨识算法 | 第85-89页 |
| 5.4 基于模型分解的最小二乘迭代辨识算法 | 第89-96页 |
| 5.4.1 最小二乘迭代辨识算法 | 第89-91页 |
| 5.4.2 基于模型分解的最小二乘迭代辨识算法 | 第91-96页 |
| 5.5 仿真例子 | 第96-100页 |
| 5.6 小结 | 第100-101页 |
| 主要结论与展望 | 第101-102页 |
| 致谢 | 第102-103页 |
| 参考文献 | 第103-107页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第107页 |
