论文部分内容阅读
在模型参数辨识中，具有关联性的参数的不同组合可以得到同样的仿真结果，这将导致它们的辨识结果偏离真实值，因而需要对关联性参数进行识别和评估。根据关联性参数的轨迹灵敏度的线性相关性，研究关联性参数的辨识与评估问题。首先，利用参数轨迹灵敏度的拟合识别出哪些参数具有关联性；然后，给部分关联性参数赋默认值，估计出其他参数；最后，根据轨迹灵敏度的拟合系数，评估当赋给部分参数的默认值偏离真实值时，其他参数辨识结果偏离真实值的大小。算例结果表明该方法能对关联性参数进行正确的识别和鲁棒的估计，当默认值与真值相差不大，或者关联性参数之间的线性度较好时，关联性参数能得到有效的评估。