RDLS递推阻尼最小二乘法

资 源 简 介

RDLS递推阻尼最小二乘法

详 情 说 明

递推阻尼最小二乘法（RDLS）是一种改进的最小二乘参数估计算法，专门用于动态系统的在线辨识。相比传统最小二乘法，它在递推过程中引入阻尼因子，有效解决了数据饱和导致的参数估计漂移问题。

该算法的核心思想是通过实时更新协方差矩阵和增益矩阵，利用新采集的系统输入输出数据对模型参数进行持续修正。阻尼因子的加入能够抑制矩阵奇异化倾向，保证算法在长期运行时仍保持数值稳定性。

在动态系统建模中，RDLS表现出三大优势：1）适用于时变系统参数跟踪 2）对测量噪声具有较强鲁棒性 3）计算量适中适合嵌入式实现。其递推特性使其特别适合工业过程控制、飞行器状态估计等需要实时更新模型的场景。

实现时需要注意阻尼系数的选择需要权衡跟踪速度与估计精度，通常通过仿真测试确定最佳值。该方法可与卡尔曼滤波结合，形成更强大的自适应控制系统参数辨识方案。