基于滤波器的迭代学习最小二乘辨识方法*

作者：史伟民，吴达伟，杨亮亮 日期：2018-05-31/span> 浏览：2603 查看PDF文档

                                                                           基于滤波器的迭代学习最小二乘辨识方法*
                                                                                  史伟民，吴达伟，杨亮亮
                                                        （浙江理工大学 机械与自动控制学院，浙江 杭州 310018）

摘要：针对永磁同步直线电机作为控制对象的参数辨识问题，在对直线电机的数学模型模型以及最小二乘辨识算法等内容进行了研究，发现了批处理最小二乘辨识算法虽然能够成功辨识伺服系统模型参数但是模型不够精确，尤其是针对伺服系统中存在的对振荡环节的辨识。根据传统辨识模型的不足，提出了一种基于滤波器的迭代学习最小二乘辨识方法，该算法通过滤波器来减小辨识过程中的噪声干扰，用迭代的方式来求解辨识模型带来的非线性问题。仿真和实验结果表明：与批处理最小二乘算法相比，基于滤波器的迭代学习最小二乘辨识方法能够有效提高辨识精度，振荡环节的辨识结果与功率谱分析得出的图线更加吻合。

关键词：永磁同步直线电机；参数辨识；迭代学习；最小二乘

中图分类号：TH39;TP27                       文献标志码：A                           文章编号：1001-4551(2018)03-0278-05

本文引用格式：
史伟民，吴达伟，杨亮亮.基于滤波器的迭代学习最小二乘辨识方法［J］.机电工程，2018，35(3)：278-282.
SHI Wei min, WU Da wei, YANG Liang liang. Filter based iterative learning least square identification method［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2018，35(3):278-282.
《机电工程》杂志：http://www.meem.com.cn