​递推增广最小二乘法进行系统辨识

资 源 简 介

​递推增广最小二乘法进行系统辨识

详 情 说 明

递推增广最小二乘法（RELS）是系统辨识中一种高效的参数估计方法，特别适用于动态系统的在线建模。该方法在传统最小二乘法基础上引入数据增广机制，通过实时更新参数来适应时变系统特性。

核心思想是通过构建包含系统输入输出数据的增广矩阵，利用递推公式迭代计算参数估计值。每次新数据到来时，算法会基于前一时刻的估计结果进行增量更新，避免重复计算历史数据，显著提升计算效率。这种特性使其非常适合于嵌入式系统或需要实时辨识的场景。

与模型参考自适应控制结合时，RELS能动态调整控制器参数以匹配被控对象的变化。算法通过持续修正模型参数，使参考模型与实际系统的误差最小化，最终实现鲁棒控制。这种组合策略在机器人控制、工业过程控制等领域有广泛应用。

实现过程中需注意噪声处理和数据饱和问题。典型的改进措施包括引入遗忘因子、采用正则化技术等，这些方法能有效提高算法在噪声环境下的稳定性和参数收敛速度。