系统辨识与自适应控制统辨识的随机逼近法极大似然法和预报误差法.pptx

第4章 系统辨识的随机逼近法、极大似然法和预报误差法4.1 系统辨识的随机逼近法（SAA）4.1.1 随机逼近原理2h(x)=（4.1.2）（1）Robbins-Monro算法x(k+1)=x(k)+(k)-y(x(k)（4.1.3）（2）Kiefer-Wolfowitz算法4.1.2 随机逼近参数估计方法图4.1.1 系统输入输出均受干扰的SISO动态系统示意图4.1.3 随机牛顿法4.2 系统辨识的极大似然法（ML）4.2.1 极大似然原理4.2.2 ML估计和LS估计的关系图4.2.1 SISO动态过程模型4.2.3 极大似然估计的数值计算方法2Newton-Raphson法迭代计算具体步骤如下：4.2.4 近似递推极大似然法（RML）图4.2.2 RML算法的程序流程图4.3 系统辨识的预报误差法（PE）4.3.1 预报误差原理24.3.2 预报误差法与极大似然法的关系（1）e为已知时（2）e为未知时4.3.3 预报误差参数估计方法（最优化算法）2