PDF全文下载：
201902001.pdf
文章编号： 16726987（2019）02000119； DOI： 10.16351/j.16726987.2019.02.001
丁锋1,2, 徐玲1, 刘喜梅2
(1.江南大学 物联网工程学院,江苏 无锡 214122;2.青岛科技大学 自动化与电子工程学院,山东 青岛 266061)
摘要： 针对不同极点惯性环节并联系统和不同极点惯性环节串联系统,利用多频组合正弦信号作为输入,通过测量系统的输出数据,基于二次优化和非线性优化技术,推导了估计传递函数参数的最小均方算法、随机梯度算法、多新息随机梯度算法、递推梯度算法等,并与梯度迭代算法、牛顿迭代算法相结合,提出了辨识传递函数参数的耦合递推—迭代辨识算法,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； 迭代辨识； 正弦响应； 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(8): 基于正弦响应的参数估计方法\[J\]. 青岛科技大学学报（自然科学版）， 2019， 40（2）： 119.
DING Feng，XU Ling，LIU Ximei. Transfer function identification. Part H: Parameter estimation methods based on the sine responses\[J\]. Journal of Qingdao University of Science and Technology（Natural Science Edition), 2019, 40(2)：119.
Transfer Function Identification. Part H: Parameter Estimation Methods Based on the Sine Responses
DING Feng1,2，XU Ling1，LIU Ximei2
(1.School of Internet of Things Engineering, Jiangnan University, Wuxi 214122, China;
2.College of Automation and Electronic Engineering, Qingdao University of Science and Technology, Qingdao 266061, China)
Abstract: For parellel systems and series systems which consist of the inertial links with distinct poles,using composite multifrequency sinusoidal signals as the input of the systems and measuring the output data of the systems,we derive the least mean square algorithm,stochastic gradient (SG) algorithm,multiinnovation SG algorithm,and recursive gradient algorithm for etimating the parameters of the transfer functions. Furthermore,combining the gradientbased iterative algorithm and the Newton iterative algorithm,we propose the corresponding coupled recursiveiterative identificative algorithms for identifying transfer functions. 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; iterative identification; sine response; gradient search; Newton search
收稿日期： 20190222
基金项目： 国家自然科学基金项目(61873111).
作者简介： 丁锋(1963—)，男，博士，“泰山学者”特聘教授，博士生导师
