一类鲁棒辨识算法的研究
提出一种新的基于参数模型集估计的辨识算法。该算法不仅辨识出一个参数点，还能辨识出每个参数的误差界。将噪声界代入辨识，并在辨识过程中依据误差动态修正辨识收敛速率及方向，以期获得满意的辨识性能。仿真结果表明：该算法与传统辨识相比显示出较大优越性，既具有很高的收敛精度和很快的收敛速度，还表现出良好的抗噪声特性，较强的鲁棒性和收敛一致性。
系统辨识 鲁棒性 模型集 有界扰动
周思玲 孙镇 杨佳
大学
国内会议
张家界
中文
278～281
1998-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）