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201804001.pdf
文章编号： 16726987（2018）04000115； DOI： 10.16351/j.16726987.2018.04.001
丁锋1,2, 徐玲2, 刘喜梅1
(1.青岛科技大学 自动化与电子工程学院，山东 青岛 266042；2.江南大学 物联网工程学院，江苏 无锡 214122)
摘要： 即使对于线性时不变系统，脉冲响应也是系统参数的高度非线性函数。利用系统的脉冲响应观测数据和非线性优化方法，论文提出了一阶系统、二阶系统、高阶单极点系统传递函数的最小均方参数估计方法、随机梯度参数估计方法、多新息随机梯度参数估计方法等，以及高阶单极点系统的递推梯度参数估计算法和牛顿递推参数估计方法等。提出的方法可以推广用于其他传递函数描述的动态系统参数辨识，如具有共轭极点、重极点高阶传递函数参数的辨识。
关键词： 传递函数； 参数估计； 系统辨识； 脉冲响应； 梯度搜索； 牛顿搜索
中图分类号： TP 273文献标志码： A
引用格式： 丁锋, 徐玲, 刘喜梅. 传递函数辨识(4): 基于脉冲响应的递推参数估计方法\[J\]. 青岛科技大学学报（自然科学版）， 2018， 39（4）： 115.
DING Feng, XU Ling, LIU Ximei. Transfer function identification. Part D: Recursive parameter estimation methods based on impulse responses\[J\]. Journal of Qingdao University of Science and Technology（Natural Science Edition), 2018, 39(4)： 115.
Transfer Function Identification. Part D: Recursive Parameter
Estimation Methods Based on Impulse Responses
DING Feng1,2, XU Ling2, LIU Ximei1
(1.College of Automation and Electronic Engineering, Qingdao University of Science and Technology, Qingdao 266042, China;
2.School of Internet of Things Engineering, Jiangnan University, Wuxi 214122, China)
Abstract: Even for linear timeinvariant systems, the impulse response is the highly nonlinear functions of system parameters. Using the system′s impulse response observation data and nonlinear optimization methods, this paper presents least mean square parameter estimation methods, stochastic gradient parameter estimation methods, multiinnovation stochastic gradient parameter estimation methods for the transfer functions of firstorder systems, secondorder systems and higherorder systems with distinct poles, and recursive gradient parameter estimation methods and Newton recursive parameter estimation methods of higherorder systems with distinct poles. The proposed methods can be extended for the parameter identification of dynamical systems described by other transfer functions, such as highorder transfer function with conjugate poles and with same poles.
Key words: transfer function; parameter estimation; system identification; impulse response; gradient search; Newton search
收稿日期： 20180614
基金项目： 国家自然科学基金项目（61472195）.
作者简介： 丁锋（1963—），男，博士，“泰山学者”特聘教授，博士生导师.
