【摘 要】
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以辨识线性时变系统参数为目的,应用时变参数Taylor级数展开后变为定常系数多项式的特点,在利用实测系统响应数据建立的时变自回归滑动平均模型（Time varying-auto regressive
【机 构】
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合肥工业大学机械与汽车工程学院,中国科学技术大学近代力学系
【基金项目】
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中国博士后科学基金（20090450805）, 安徽省高校优秀青年人才基金（2009SQRZ012ZD）资助项目
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以辨识线性时变系统参数为目的,应用时变参数Taylor级数展开后变为定常系数多项式的特点,在利用实测系统响应数据建立的时变自回归滑动平均模型（Time varying-auto regressive moving average,TV-ARMA）基础上,对线性时变系统参数辨识方法进行研究。利用最小二乘法获得时变参数的定常待定系数。对输入、输出误差对参数辨识的影响以及算法对误差的放大作用进行分析,根据误差分析结果,以减少误差及提高效率和精度为目的,提出分段辨识方法以及处理参数边缘不连续的线性插值技术,提高辨
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