递推的最小二乘辨识

资 源 简 介

递推的最小二乘辨识

详 情 说 明

递推最小二乘辨识是一种动态参数估计方法，广泛应用于系统辨识领域。与批处理最小二乘不同，它通过实时更新参数来适应时变系统，特别适合在线应用场景。

在MATLAB实现中，算法通常包含三个核心环节：协方差矩阵更新、增益向量计算和参数修正。每获得一组新数据时，程序会先计算当前增益向量，然后利用新观测数据与模型预测的残差来调整参数估计值，最后更新协方差矩阵为下一轮计算做准备。这种递推结构避免了重复计算全部历史数据，显著提升了实时性。

实际应用中需要注意两个关键点：遗忘因子的选择会影响算法对历史数据的记忆程度，而协方差矩阵初始化则关系到收敛速度。典型的工程实践会结合具体系统的动态特性，通过仿真调试确定最优参数组合。

这种方法的优势在于内存占用固定且计算量可控，使其能够长期运行在嵌入式设备或工业控制系统中，持续跟踪系统参数的缓慢变化。