具有限定记忆的辅助变量参数辨识方法与仿真研究最小二乘辨识法是一种最基本的辨识方法,简单、实用,其递推算法收敛可靠,并且当模型噪声为白噪声时,可得到无偏、一致和有效的估计,从而得到广泛的应用。但当模型噪声是有色噪声时,最小二乘参数估计不是无偏、一致估计,并且随着数据的增长,最小二乘递推辨识算法将出现数据饱和现象,以致递推算法慢慢失去修正的能力。辅助变量法解决了模型噪声是有色噪声时,最小二乘参数估计的无偏性和一致性问题,但依然存在数据饱和问题。本文在辅助变量法法的基础上引入限定记忆方式,获得了具有限定记忆的辅助变量参数估计递推算法(RFMAV),解决了辅助变量法的数据饱问题。仿真结果表明了RFMAV算法的有效性。基于ZigBee无线技术的网络控制系统传统的闭环控制系统的控制器、执行器和变送器之间使用有线电缆实现标准信号的传输,存在经济性、安全性、可靠性等问题。本部分提出了基于ZigBee无线网络技术的闭环控制系统的总体设计方案,使用无线技术ZigBee作为连接闭环控制系统中控制器、执行器和变送器的媒介,实现了网络内结点的资源共享、协调操作,是一种全分布式、网络化的实时反馈系统,且简化了工业现场操作环境、降低了系统的经济和维护成本。针对网络方面,设计了网络中各节点的硬件电路和射频数据传送模块,移植了ZigBee协议栈,实现了各节点之间网络通信。为了保证网络传输中数据包的准确性,特设计网络控制系统的应用层可靠性程序。