| 专利号 | 2022108115347 | 申请日 | 2022-07-11 | 专利名称 | 基于广义时变系统辨识模型的极大似然梯度迭代参数估计方法 |
| 授权日 | 2025-10-03 | 专利权人 | 青岛科技大学 | 发明人 | 籍艳;江安宁 |
| 主分类号 | G06F30/20 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于广义时变系统辨识模型的极大似然梯度迭代参数估计算法。由于扰动等因素的影响，电动机调速系统的模型参数难以精确估计。直流电动机控制系统具有随机性，受扰动影响等特点,而且,电动机工作内部参数测量极为困难。并且在实际工作中，由于测量噪声等因素，系统受到有色噪声的污染其显著影响着算法的辨识精度。为了提高电动机参数估计精度，本发明在梯度搜索算法的基础上，基于极大似然原理将系统参数的辨识问题转换求为概率密度函数最值问题，并利用极大似然原理直接处理系统噪声来提高算法的辨识精度。本发明包括构建出受有色噪声影响的广义时变系统的辨识模型，构建出极大似然梯度迭代参数估计算法流程，构建出极大似然梯度迭代参数估计算法等步骤。本发明方法简单可靠、辨识精度高，可以应用于直流电动机控制系统的参数估计。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 新兴软件和新型信息技术服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
