【摘 要】
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为克服传统单变量开环阶跃测试法测试时间长和误差大的缺点,提出一种基于渐进黑箱理论的多变量辨识方法.针对辨识的几个基本问题：测试信号的设计、模型结构的选择、模型阶次的
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为克服传统单变量开环阶跃测试法测试时间长和误差大的缺点,提出一种基于渐进黑箱理论的多变量辨识方法.针对辨识的几个基本问题：测试信号的设计、模型结构的选择、模型阶次的判别和参数估计,进行了全新的设计.采用平移的方法,把一个周期较长的伪随机二进制序列平移若干次,从而得到若干个近似两两互不相关的伪随机二进制序列作为多变量测试信号.选取高ARX模型作为参数模型,并用输出误差（OE）模型进行降阶模型的参数估计,降阶模型的阶次由最小描述长度（MDL）准则来判别.实例仿真的结果表明,用该方法解决多变量辨识问题,能减少测
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