《飞行器系统辨识》，蔡金狮，宇航出版社，1995.06..pdf

粒子群算法对二阶对象辨识

基于MATLAB的递推最小二乘法辨识与仿真 基于MATLAB的递推最小二乘法辨识与仿真 基于MATLAB的递推最小二乘法辨识与仿真

MATLAB语言编写的面积法辨识传递函数

递推最小二乘估计及模型阶次辨识. 递推最小二乘估计及模型阶次辨识

系统辨识 MATLAB实现的递推最小二乘算法 验证了带遗忘因子的算法的准确度

一、 利用行列式比估计模型的阶次 2 二、 利用残差的方差估计模型的阶次 3 三、 利用Akaike准则估计模型的阶次 4 四、 利用最终预报误差准则估计模型的阶次 5 五、 根据Hankel矩阵的秩估计模型的阶次 7 附录1 利用行列式比估计模型的阶次 9 附录2 利用残差的方差估计模型的阶次 11 附录3 利用Akaike准则估计模型的阶次 13 附录4 利用最终预报误差准则估计模型的阶次 15 附录5 利用Hankel矩阵的秩估计模型的阶次 17

预报误差法参数辨识-松弛算法(单输入单输出matlab程序)。算法原理说明文件及双输入双输出情况见http://download.csdn.net/source/1796712。

本人系统辨识课程的全部代码 以及报告 报告里有所有算法原理。内容如下： 第一章 最小二乘法 1 1.1 问题重述 1 1.2 最小二乘法 1 1.2.1 基本最小二乘法 1 1.2.2 不需矩阵求逆的最小二乘法 2 1.2.3 递推最小二乘法 4 1.3 辅助变量法 6 1.3.1 一次辅助变量法 6 1.3.2 递推辅助变量法 7 1.4 广义最小二乘法 9 1.4.1 一次广义最小二乘法 9 1.4.2 递推广义最小二乘法 10 1.5 夏式法 12 1.5.1 夏式偏差修正法 12 1.5.2 夏式改良法 13 1.5.3 递推夏式法 13 1.6 增广矩阵法 16 1.7 自编方法-多阶段最小二乘法 18 1.8 噪声特性分析 19 1.8.1 时域波形 20 1.8.2 均值分析 20 1.8.3 方差分析 21 1.8.4 自相关函数分析 21 1.8.5 功率谱密度分析 22 1.8.6 总结 22 第二章 极大似然法 23 第三章 方法比较 25 3.1 问题重述 25 3.2 各方法精度对比 25 3.3 各方法计算量对比 25 3.4 噪声方差的影响 26 3.5 白噪声和有色噪声对辨识的影响 27 第四章 系统模型阶次的辨识 28 4.1 问题重述 28 4.2 按残差方差定阶 28 4.2.1 按估计误差方差最小定阶 28 4.2.2 F检验法 29 4.3 按AKAIKE信息准则定阶 29 4.4 按残差白色定阶 30 4.5 噪声对定阶的影响 31 4.6 三种方法的优劣及有效性 31 附录 32

该文提出了一种基于双滑模模型参考自适应系 统(model reference adaptive system，MRAS)的永磁同步电机 无位置传感器控制策略。其中，参考模型为永磁电机本身， 可调模型为永磁电机电流模型。利用两模型输出的偏差构造 了 2 个滑模面，将通过滑模算法获得的等效控制进行运算即 可获得电机的转速和转子位置角度，并分别用于矢量控制系 统的速度调节和坐标变换。在理论分析的基础上进行了仿真 研究，仿真结果表明所提出的观测方法是有效的.