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201806001.pdf
文章编号： 16726987（2018）06000116； DOI： 10.16351/j.16726987.2018.06.001
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 266061;2.江南大学 物联网工程学院,江苏 无锡 214122)
摘要： 基于系统的脉冲响应观测数据，利用梯度搜索和牛顿搜索，研究和提出辨识系统传递函数参数的递阶最小均方方法、递阶随机梯度方法、递阶多新息随机梯度方法、递阶梯度方法、递阶牛顿递推方法、递阶多新息递推梯度方法、递阶多新息牛顿递推方法等。文中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、重极点传递函数参数的辨识以及任意非线性函数的参数估计。
关键词： 传递函数; 参数估计; 递推辨识; 脉冲响应; 梯度搜索; 牛顿搜索; 递阶辨识
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(6):基于脉冲响应的递阶参数估计方法\[J\]. 青岛科技大学学报（自然科学版）， 2018， 39（6）： 116.
DING Feng, XU Ling, LIU Ximei. Transfer function identification. Part F: Hierarchical parameter estimation methods based on the impulse responses\[J\]. Journal of Qingdao University of Science and Technology（Natural Science Edition), 2018, 39(6)： 116.
Transfer Function Identification. Part F: Hierarchical Parameter Estimation
Methods Based on the Impulse Responses
DING Feng1,2, XU Ling2, LIU Ximei1
(1.College of Automation and Electronic Engineering, Qingdao University of Science and Technology, Qingdao 266061, China;
2.School of Internet of Things Engineering, Jiangnan University, Wuxi 214122, China)
Abstract: Based on the impulse response data and using the gradient search and the Newton search, this paper presents the hierarchical least mean square method, hierarchical stochastic gradient method, hierarchical multiinnovation stochastic gradient method, hierarchical gradient method, hierarchical Newton recursive method, hierarchical multiinnovation gradient method, hierarchical multiinnovation Newton recursive method for identifying the parameters of transfer functions with distinct poles. The proposed methods can be extended for the parameter identification of dynamical systems described by other transfer functions with conjugate poles and with same poles and nonlinear functions.
Key words: transfer function; parameter estimation; recursive identification; impulse response; gradient search; Newton search; hierarchical identification
收稿日期： 20181015
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.
