利用递推最小二乘法对参数进行辨识

资 源 简 介

利用递推最小二乘法对参数进行辨识

详 情 说 明

递推最小二乘法是一种用于实时参数估计的有效算法。与传统最小二乘法不同，它能够在新数据到来时更新参数估计，而不需要重新处理所有历史数据。这种特性使其特别适合动态系统的在线参数辨识。

算法通过维护一个协方差矩阵来实现参数的递推更新。每当获得新的观测数据时，系统会基于当前估计值和新的测量值计算修正项，从而获得更新的参数估计。这种方法的计算复杂度相对较低，因为不需要在每次更新时求解整个最小二乘问题。

在系统建模应用中，递推最小二乘法可以用于识别动态系统的数学模型参数。通过持续监测系统输入输出数据，算法能够跟踪参数随时间的变化，这对于时变系统的建模尤为重要。作图结果通常包括参数收敛曲线和模型预测与实际输出的对比图，这些可视化工具对于验证辨识效果非常有用。

该方法的优势在于其计算效率和对时变参数的适应性，但也需要注意数值稳定性和初始参数选择的问题。合理的遗忘因子设置可以帮助平衡新数据与历史数据对参数估计的影响。