自适应控制大作业

自适应控制大作业Tag内容描述：<p>1、1 辨识的对象模型假设有一理想数学模型，它的离散化方程如下式所示： 式中，是服从正态分布的白噪声，为系统输入，为系统输出。现在输入信号采用4阶序列，其幅值为1。假设系统的模型阶次是已知的，即。下面采用递推最小二乘参数辨识。 2 递推最小二乘参数辨识方法简单的最小二乘参数辨识一次性方法计算复杂，不能够进行在线辨识，而且所需要的计算存储空间很大，而。</p><p>2、1 辨识的对象模型 假设有一理想数学模型 它的离散化方程如下式所示 式中 是服从正态分布的白噪声 为系统输入 为系统输出 现在输入信号采用4阶序列 其幅值为1 假设系统的模型阶次是已知的 即 下面采用递推最小二乘参数辨识 2 递推最小二乘参数辨识方法 简单的最小二乘参数辨识一次性方法计算复杂 不能够进行在线辨识 而且所需要的计算存储空间很大 而很多计算都是重复的计算 为了解决这个问题 并实现在线。</p><p>3、自适应控制结课作业2016年1月目录1 遗忘因子递推最小二乘法11.1最小二乘理论11.2带遗忘因子的递推最小二乘法11.2.1白噪声与白噪声序列11.2.2遗忘因子递推最小二乘法21.3仿真实例4程序1 带遗忘因子的递推最小二乘法：62 广义最小方差自校正控制82.1广。</p><p>4、自适应控制结课作业 2016年1月 目录 1 遗忘因子递推最小二乘法 1 1 1最小二乘理论 1 1 2带遗忘因子的递推最小二乘法 1 1 2 1白噪声与白噪声序列 1 1 2 2遗忘因子递推最小二乘法 2 1 3仿真实例 4 程序1 带遗忘因子的递推最小二乘法 6 2 广义最小方差自校正控制 8 2 1广义最小方差自校正控制 8 2 1 1 逆M序列 8 2 1 2 广义最小方差自校正控制 8。</p><p>5、一 系统辨识部分 1 SISO系统作为仿真对象 二阶的离散的 其中 e k 为服从N 0 1 分布的白噪声序列 输入信号采用四阶逆重复m序列 其中幅值为1 数据信噪比 14 3 选择的辨识模型为 用最小二乘估计的一次性完成算法和LS递。</p>