递推的极大似然法辨识程序

资 源 简 介

递推的极大似然法辨识程序

详 情 说 明

递推极大似然法在系统辨识中的应用

递推极大似然法(RML)是一种常用的动态系统参数估计方法，特别适用于在线辨识场景。与传统批处理式极大似然估计不同，该方法通过递推形式逐步更新参数估计值，能够实时跟踪系统特性的变化。

核心思想是通过构建似然函数，寻找使观测数据出现概率最大的模型参数。递推实现避免了重复计算，每次仅利用新数据对现有估计进行修正，显著降低了计算负担。典型的递推步骤包括：新数据预测、预测误差计算、增益矩阵更新和参数估计修正。

在Matlab环境中实现时，需要注意几个关键点：初始参数的选择会影响收敛速度，通常可取较小随机值；遗忘因子的设置决定了算法对历史数据的记忆程度；协方差矩阵初始化会直接影响参数更新的幅度。

该方法在工业过程控制、自适应滤波等领域有广泛用途，特别适合参数时变系统的在线辨识。实际应用中常配合模型验证步骤，通过残差分析等方法评估辨识结果的可靠性。典型输出包括参数收敛曲线和拟合效果图，前者展示估计值随数据积累趋于稳定的过程，后者反映模型输出与实际测量的吻合程度。