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在參數(shù)辨識(shí)中， 遞推最小二乘法（RL S） 是用得最多的一種算法。 但最小二乘法存在一些缺點(diǎn)［ 1 ］ ， 如隨著協(xié)方差矩陣的減小， 參數(shù)易產(chǎn)生爆發(fā)現(xiàn)象; 參數(shù)向量和協(xié)方差矩陣的初值選擇不當(dāng)會(huì)使得辨識(shí)過程在參數(shù)收斂之前結(jié)束; 在存在隨機(jī)噪聲的情況下， 參數(shù)易產(chǎn)生漂移， 出現(xiàn)不穩(wěn)定等。 為防止參數(shù)產(chǎn)生爆發(fā)現(xiàn)象，L evenberg［ 2 ］提出在參數(shù)優(yōu)化算法中增加一個(gè)阻尼項(xiàng)以增加算法的穩(wěn)定性。 本文在通常遞推最小二乘法的目標(biāo)函數(shù)上增加了對(duì)參數(shù)變化量的阻尼項(xiàng)， 并推導(dǎo)了其遞推算法。 §2 阻尼最小二乘法（DL S） 考慮單輸入2單輸出系統(tǒng)： y （t） + ∑ na i= 1 aiy （t - i） = ∑ nb i= 1 biu （t - i）。 （1） 我們的問題是根據(jù)輸入、輸出數(shù)據(jù)來確定未知參數(shù) a1， a2， …， ana ， b1， b2， …， bnb. 但是在實(shí)際的測量中， 測量到的數(shù)據(jù)總是有誤差的。 這包含了測量噪聲、模型誤差等。 因此， 實(shí)際測得的輸入、輸出數(shù)據(jù)之間的關(guān)系應(yīng)修正為： y （t） + ∑ na i= 1 aiy （t - i） = ∑ nb i= 1 biu （t - i） + e （t） ， （2）
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