非性多变量系统递归辨识算法

资 源 简 介

非性多变量系统递归辨识算法

详 情 说 明

非线性多变量系统的递归辨识算法是系统辨识领域的重要研究方向。这类算法主要用于处理具有多个输入输出变量且存在非线性特性的动态系统。

递归辨识的核心思想是通过在线方式不断更新模型参数，与传统的批处理方法相比，更适合实时应用场景。针对多变量系统的特殊性，这类算法通常需要考虑变量间的耦合关系，并采用适当的参数化方法来描述非线性特性。

在一致性估计方面，需要关注算法在样本量趋于无穷大时能否收敛到真实参数值。这涉及到算法设计的理论基础，包括但不限于噪声假设、持续激励条件等关键因素。

效果评估通常从计算效率、收敛速度和参数估计精度三个维度进行。优秀的递归辨识算法需要在保持较低计算复杂度的同时，兼顾快速收敛和良好的稳态性能。