系统辨识第3章最小二乘参数辨识方法主讲教师:赵龙办公地点:新主楼E402网站:dnc
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cn1、最小二乘辨识的基本概念2、一般最小二乘辨识方法3、加权最小二乘辨识方法4、递推最小二乘参数辨识方法5、处理有色噪声的最小二乘法6、多变量最小二乘辨识方法本章内容本章的学习目的1、掌握最小二乘参数辨识方法的基本原理2、掌握常用的最小二乘辨识方法3、熟练应用最小二乘参数辨识方法进行模型参数辨识4、能够编程实现最小二乘参数辨识1、问题的提出热敏电阻的测量值t)(C203251738895R)(76582687394210101032例:表中是在不同温度下测量同一热敏电阻的阻值,根据测量值确定该电阻的数学模型
vbtaR1、问题的提出辨识目的:根据过程所提供的测量信息,在某种准则意义下,估计模型的未知参数
ProcessInputOutputvbtaRt(℃)203251738895R(Ω)76582687394210101032a,b1、问题的提出辨识目的:根据过程所提供的测量信息,在某种准则意义下,估计模型的未知参数
ProcessInputOutput工程实践目的模型结构参数辨识模型校验模型确定例子:是谁打中的呢
某位同学与一位猎人一起外出打猎
一只野兔从前方窜过
如果要你推测,你会如何想呢
只听一声枪响,野兔应声倒下
1、问题的提出1、问题的提出一般人会想,只发一枪便打中,猎人命中的概率一般大于该同学命中的概率
看来这一枪是猎人射中的
辨识准则:以观测值的出现概率最大为准则
思路:设一随机试验已知有若干个结果A,B,C,…,如果在一次试验中A发生了,则可认为当时的条件最有利于A发生,故应如此选择分布的参数,使发生A的概率最大
该例子所作的推断已体现了极大似然法的基本思想
ProcessInputOu