递推估计算法概述

发布网友发布时间：2024-10-01 23:19

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热心网友时间：2024-10-17 22:08

递推估计算法是一种利用当前时刻参数估计和存储向量，结合后续测量的输入输出值，迭代更新参数估计值的算法。在每一步中，它会基于(t+1)的u(t+1)和y(t+1)计算新的参数值，这个过程不断重复，直到达到理想的参数估计为止。由于计算量相对较小，这种算法适用于离线或在线参数估计，无论是处理时变参数还是实时适应控制器参数，都表现出了其灵活性和实用性。

20世纪60年代，递推估计算法得到了快速发展，70年代时，涌现出了众多变种方法，如离线方法的改进版、著名的卡尔曼滤波法、随机逼近技术，以及模型参考适应参数递推估计法等。这些方法在理论和应用上都有独特的贡献。

各种递推估计算法方法可以用一个通用公式概括，不同的(t), F(t), (t)和w(t)赋值对应不同的估计策略：例如，递推最小二乘法、递推增广最小二乘法、递推近似极大似然法，还有递推辅助变量法和推广义最小二乘法。卡尔曼滤波参数估计以其准确性而闻名，随机逼近法则提供了另一种探索参数空间的途径。模型参考适应法和时变参数递推估计法则针对特定的应用场景提供了高效的解决方案。

热心网友时间：2024-10-17 22:13