基于GNA-ARMA模型的摆式倾斜仪传递函数辨识研究OA
提出一种基于自适应高斯牛顿法(GNA)与自回归滑动平均(ARMA)模型相结合的系统辨识方法,建立摆式倾斜仪系统传递函数模型。通过GNA算法动态调整步长,优化系统参数估计,同时利用ARMA模型建模噪声特性抑制随机波动,并对系统辨识结果进行综合分析。结果表明,相对较于单一GNA算法,结合ARMA模型后系统传递函数拟合精度从92.96%提升至95.53%,预测误差(FPE)由115.9降至47.28,有效提高了抑制系统外界噪声的能力,且零极点和残差分布验证系统传递函数具有较好的稳定性与可靠性。本文方法可以提升摆式倾斜仪系统传递函数辨识精度与鲁棒性,为仪器校准与性能优化提供支撑。
左文涛;周云耀;吕永清
中国地震局武汉地球观测研究所,武汉430071 中国地震局地震研究所,武汉430071中国地震局武汉地球观测研究所,武汉430071 中国地震局地震研究所,武汉430071 中国地震局地震大地测量重点实验室,武汉430071 武汉引力与固体潮国家野外科学观测研究站,武汉430071中国地震局武汉地球观测研究所,武汉430071 中国地震局地震研究所,武汉430071 中国地震局地震大地测量重点实验室,武汉430071
天文与地球科学
传递函数辨识自适应高斯牛顿法ARMA模型综合分析摆式倾斜仪器系统
《大地测量与地球动力学》 2026 (2)
P.189-193,5
国家重点研发计划(2022YFC3003801)。
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