渐进辨识法（ASYM）

资 源 简 介

渐进辨识法（ASYM）

详 情 说 明

渐进辨识法（ASYM）是一种用于系统建模和参数估计的有效方法，尤其适用于动态系统的辨识问题。它通过逐步优化模型结构，从简单的初始模型开始，逐步增加复杂度，以达到更准确的系统描述。

渐进辨识法的核心思想在于分阶段调整模型参数，避免一次性处理复杂的非线性问题。首先，该方法会构建一个基础的线性模型，利用最小二乘法或其他优化技术进行初步参数估计。随后，在确保模型稳定性的前提下，逐步引入非线性项或更高阶的动力学特性，以提升模型的拟合精度。

朱豫才老师在过程控制领域的贡献中，详细阐述了渐进辨识法的理论框架及其实现方法。该方法不仅适用于工业过程控制，还能广泛应用于信号处理、经济预测等领域。渐进辨识的优势在于其鲁棒性，即使在噪声干扰较大的情况下，仍能收敛到合理的参数估计值。

对于工程师和研究人员来说，渐进辨识法提供了一种结构化、可控的系统辨识途径，特别适用于那些难以一次性精确建模的复杂系统。