【技术实现步骤摘要】
本申请涉及系统辨识，特别是涉及一种数据缺失输出误差系统的参数辨识方法。
技术介绍
1、系统辨识在流程工业中发挥着重要作用，常见的描述动态系统模型的结构有带外输入的自回归(auto-regressive with extra inputs，arx)、有限脉冲响应(finiteimpulse response，fir)和输出误差(output-error，oe)等模型。其中，忽略噪声项的输出误差模型，由于其结构与传递函数类似，在自动控制领域备被广泛使用。
2、参数辨识需要采集的数据作为支撑，然而在工业生产过程中，由于传感器故障、噪声干扰、网络传输等因素的影响，采集的数据集往往存在数据丢失的情况，现有技术多采用数值插补的方法，借助丢失数据前、后时刻的数据给出丢失数据的估计值。但是在丢失数据连续发生的情况下，使用数值插补的方法后进行参数辨识，参数辨识的精度差。
技术实现思路
1、为了解决现有技术存在的不足，本申请的目的在于提供一种数据缺失输出误差系统的参数辨识方法，能够在输出数据随机缺...
【技术保护点】
1.一种数据缺失输出误差系统的参数辨识方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的数据缺失输出误差系统的参数辨识方法，其特征在于，所述基于输出误差系统的模型表达式，定义信息向量和参数向量，生成输出误差系统的线性回归方程的具体步骤包括：
3.根据权利要求2所述的数据缺失输出误差系统的参数辨识方法，其特征在于，所述基于所述可测数据集和隐藏数据集，采用期望最大化算法构建用于计算当前参数向量条件期望的Q函数的具体步骤采用如下公式：
4.根据权利要求3所述的数据缺失输出误差系统的参数辨识方法，其特征在于，所述基于所述线性回归方程和所述Q...
【技术特征摘要】
1.一种数据缺失输出误差系统的参数辨识方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的数据缺失输出误差系统的参数辨识方法，其特征在于，所述基于输出误差系统的模型表达式，定义信息向量和参数向量，生成输出误差系统的线性回归方程的具体步骤包括：
3.根据权利要求2所述的数据缺失输出误差系统的参数辨识方法，其特征在于，所述基于所述可测数据集和隐藏数据集，采用期望最大化算法构建用于计算当前参数向量条件期望的q函数的具体步骤采用如下公式：
4.根据权利要求3所述的数据缺失输出误差系统的参数辨识方法，其特征在于，所述基于所述线性回归方程和所述q函数，迭代计...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴炜，张今旗，赵捷，
申请(专利权)人：无锡笠泽智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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