预报误差估计法 对于模型结构已知的系统,如果我们获得参数的某个估计,则可对输出进行预报,那么用预报误差的大小来衡量参数估计的优劣也是合理的。定义输出估计误差: e(k)=y(k)- (k), 将收敛于e(k)的协方差阵。通常采用的预报误差准则有: J1(θ)=Tr(ΛD(θ)), J2(θ)=log det(D(θ))。可以证明,当e(k)~N(0,Σe)时,若J1(θ)中的Λ取为Λ=LΣe-1,则预报误差估计等价于极大似然估计;
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  (7)输出偏差 珘yN =yN -ΦNθ^= [I-ΦTN(ΦTNΦN)-1ΦTN]eN   (8)E珘yN=0,E珘yN珘yTN=σ2[I-ΦN(ΦTNΦN)-1ΦTN]。   以上给出的性质,对随机序列e(k)的概率分布形式未做假设。换句话说,以上得到的结 论不依赖分布的具体形式。如果给e(k)加上正态分布条件,除了仍具有上述性质外,还具有 如下性质: (9)①θ^服从n维正态分布N(θ,σ2(ΦTNΦN)-1); ②θ^与eN=yN-ΦTNθ^独立; ③ (N-n)σ^2/σ2 服从于自由度为(N-n)的χ 2 分布。 (10)①θ^i 服从正态分布N(θi,σ2pii),i=1,…,n。其中θ^i 是参数向量θ的第i个分量;pii 为矩阵(ΦTNΦN)-1的对角线上第i个元素。 ②θ^i 与σ2 独立。 ③θi(i=1,2,…,n)的置信区间为:(θ^i-tασ^ P槡 ii,θ^i+tασ^ p槡ii),其中tα 是自由度为 (N-n)的t分布之α水平的双侧分位数。 2.2.3 逐步回归方法 通常在建立稳态模型时,总是在所有有影响的变量中选一些变量作为自变量,并事先选定 模型的形式(线性的或非线性的),然后再来确定模型的参数。这样确定的模型一般存在两个 问题:一是所选的变量是否合适?也就是说,重要变量是否包含在内、影响小的变量是否排除 在外?另一个问题是模型的形式是否合适? 要解决这些问题,首先就要解决什么样的变量是“重要”的变量。当模型中增加一个变量, 残差平方和就减少,如果这种减少是显著的,则该变量的影响就是大的(重要的),反之影响就 是小(不重要)的。当增加了新的变量后,原来模型中的变量也可能变成不重要的了。因此,为 了恰当地选择变量,同时又尽可能地减少计算量,可以考虑以下做法:将变量一个一个地加到 模型中去,每加入一个新变量都要检验它是否重要,同时也检验原有的变量是否变成不重要的 了,这样一步一步地进行,直到全部的变量都被考察过,就得到了经过筛选的变量和最后的模 型。这样的方法就称为逐步回归算法。这是在建立稳态线性模型时常用的一种方法,具体的 算法可参看相关文献(卢桂章,1981)。 最近的研究已经将逐步回归思想推广到线性参数的非线性模型情况。线性逐步回归仅是 它的一个特例。而且给出了更有效的准则和更简单的计算方法(王秀峰,苏育红,1992;王 秀 ·61·
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目录 第1章 绪论 1 第2章 d-q轴永磁同步电机基本的数学模型 2 第3章 永磁同步电机参数辨识算法 3 3.1 递推最小二乘法原理 3 3.2 递推程序流程框图 4 3.3 电机系统辨识推导 5 3.3.1电阻、磁链参数辨识 5 3.3.2电感参数辨识方程详细推导 6 第4章 辨识仿真模型的搭建与分析 8 4.1 辨识仿真模型的搭建 8 4.2 仿真结果 9 第5章 结 论 12 参考文献 13
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