状态空间模型辨识方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-34页 |
| ·系统与模型 | 第14-15页 |
| ·系统辨识 | 第15-18页 |
| ·系统辨识简介 | 第15-17页 |
| ·系统辨识发展回顾 | 第17-18页 |
| ·系统参数的迭代优化辨识方法概述 | 第18-26页 |
| ·极大似然参数估计 | 第18-20页 |
| ·预报误差参数估计 | 第20-22页 |
| ·数据缺失情况下的参数估计 | 第22-26页 |
| ·动态系统子空间辨识方法 | 第26-32页 |
| ·子空间辨识思想 | 第26-28页 |
| ·开环子空间辨识方法 | 第28-30页 |
| ·闭环子空间辨识方法 | 第30-32页 |
| ·本文的主要工作 | 第32-34页 |
| 第二章 数学知识 | 第34-50页 |
| ·非线性最小二乘问题的LM优化原理 | 第34-36页 |
| ·期望极大方法 | 第36-45页 |
| ·期望极大方法用于极大似然估计 | 第37-39页 |
| ·迭代序列的极限点 | 第39-41页 |
| ·参数收敛速度 | 第41-45页 |
| ·随机线性系统描述 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第三章 线性状态空间模型的正交梯度辨识 | 第50-72页 |
| ·引言 | 第50-51页 |
| ·辨识问题描述 | 第51-54页 |
| ·梯度搜索辨识 | 第54-60页 |
| ·目标函数的局部线性化 | 第54-56页 |
| ·输入输出等价类及其相切平面 | 第56-58页 |
| ·正交垂空间的目标函数表示 | 第58-60页 |
| ·系统参数的正交梯度二步递阶优化辨识方法 | 第60-63页 |
| ·确定参数搜索方向 | 第60-62页 |
| ·计算最佳步长 | 第62页 |
| ·辨识算法小结 | 第62-63页 |
| ·算法复杂度分析 | 第63-67页 |
| ·仿真与结果分析 | 第67-71页 |
| ·系统参数矩阵A特征值分析 | 第68-69页 |
| ·算法数值稳定性以及算法效率试验 | 第69-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第四章 基于投影梯度搜索的双线性系统预报误差辨识 | 第72-94页 |
| ·引言 | 第72-74页 |
| ·辨识问题描述 | 第74-76页 |
| ·梯度搜索的预报误差辨识 | 第76-84页 |
| ·全参数梯度辨识 | 第76-78页 |
| ·投影梯度分析 | 第78-81页 |
| ·辨识算法 | 第81-84页 |
| ·算法性能分析 | 第84-89页 |
| ·算法复杂度 | 第84-86页 |
| ·算法收敛速度 | 第86-89页 |
| ·工业应用 | 第89-93页 |
| ·本章小结 | 第93-94页 |
| 第五章 加权状态空间模型的预报误差辨识 | 第94-112页 |
| ·引言 | 第94-95页 |
| ·辨识问题描述 | 第95-98页 |
| ·误差梯度矩阵分析 | 第98-103页 |
| ·目标函数的局部近似 | 第98-99页 |
| ·正交垂平面上的状态空间参数误差梯度计算 | 第99-101页 |
| ·径向基函数参数误差梯度计算 | 第101-103页 |
| ·系统参数的正交梯度递阶优化辨识 | 第103-105页 |
| ·确定参数搜索方向和计算最佳步长 | 第103-104页 |
| ·辨识算法小结 | 第104-105页 |
| ·算法复杂度分析 | 第105-107页 |
| ·仿真与结果分析 | 第107-110页 |
| ·建模结果分析 | 第107-109页 |
| ·模型验证分析 | 第109-110页 |
| ·本章小结 | 第110-112页 |
| 第六章 闭环状态空间系统的子空间辨识 | 第112-128页 |
| ·引言 | 第112-113页 |
| ·辨识问题描述 | 第113-116页 |
| ·系统参数子空间辨识方法 | 第116-122页 |
| ·确定对象扩展观测矩阵 | 第116-119页 |
| ·确定对象参数矩阵 | 第119-120页 |
| ·确定噪声矩阵以及协方差矩阵 | 第120-122页 |
| ·数值仿真与结果分析 | 第122-127页 |
| ·本章小节 | 第127-128页 |
| 第七章 状态缺失多变量系统的极大似然辨识 | 第128-150页 |
| ·引言 | 第128-130页 |
| ·辨识问题描述 | 第130-131页 |
| ·基于EM算法原理的系统参数估计 | 第131-143页 |
| ·计算联合条件期望 | 第132-135页 |
| ·极大化联合条件期望 | 第135-141页 |
| ·参数估计的QR分解实现 | 第141-142页 |
| ·系统参数的迭代辨识算法 | 第142-143页 |
| ·带有外部输入的双线性系统辨识 | 第143-145页 |
| ·仿真与结果分析 | 第145-149页 |
| ·本章小结 | 第149-150页 |
| 第八章 基于分布密度估计的系统参数辨识 | 第150-160页 |
| ·引言 | 第150页 |
| ·辨识模型描述 | 第150-151页 |
| ·密度估计 | 第151-154页 |
| ·自适应非参数密度估计 | 第152页 |
| ·局部带宽和全局带宽的计算 | 第152-154页 |
| ·参数估计迭代算法 | 第154-158页 |
| ·极大似然函数的推导 | 第154-155页 |
| ·迭代算法 | 第155-156页 |
| ·算法收敛性能分析 | 第156-158页 |
| ·仿真与结果分析 | 第158-159页 |
| ·本章小结 | 第159-160页 |
| 第九章 总结与展望 | 第160-164页 |
| ·本文工作总结 | 第160-162页 |
| ·工作展望 | 第162-164页 |
| 参考文献 | 第164-178页 |
| 致谢 | 第178-179页 |
| 与学位论文相关的研究成果 | 第179页 |
| 一、学术论文 | 第179页 |
| 二、主持或参与的科研项目 | 第179页 |
