rls递推最小二乘法进行系统辨识

资 源 简 介

rls递推最小二乘法进行系统辨识

详 情 说 明

递推最小二乘法（RLS）是一种广泛应用于动态系统参数估计的在线算法。与传统最小二乘法相比，RLS通过引入遗忘因子实现了对时变系统的实时跟踪能力，特别适用于工业控制、信号处理等需要在线更新的场景。

核心原理 算法通过最小化误差平方和的递推形式，逐步更新系统参数估计值。每次新数据到来时，RLS会利用前一时刻的参数估计和协方差矩阵，结合新采样数据计算出当前时刻的最优估计。这一过程避免了重复计算历史数据，显著降低了计算复杂度。

Simulink实现要点 在Simulink中搭建RLS辨识模型时，通常需要设计三个关键模块： 数据生成模块：用随机信号激励待辨识系统 递推计算模块：实时更新参数估计矩阵 性能评估模块：比较估计输出与实际输出的误差

遗忘因子的选择直接影响算法对系统变化的敏感度，取值需在快速跟踪能力与抗噪声干扰之间取得平衡。

工程应用优势 内存效率：仅需存储上一时刻的估计结果 实时性：适合嵌入式系统等资源受限环境 自适应能力：可配合其他控制算法实现参数自整定

实际部署时需注意数值稳定性问题，通常需要对协方差矩阵进行正则化处理，避免计算过程中出现病态矩阵。工业现场应用中，常将RLS与卡尔曼滤波结合使用以进一步提高鲁棒性。