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文档摘要

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极限学习赋能系统辨识：方法解析与多元应用探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代科学与工程领域，系统辨识作为理解和分析复杂系统行为的关键手段，一直占据着重要地位。随着科技的飞速发展，各类系统变得日益复杂，如航空航天中的飞行器系统、智能电网中的电力传输系统、工业自动化中的生产流程系统等，这些系统的精确建模与参数估计对于其性能优化、控制策略制定以及故障诊断等方面至关重要。传统的系统辨识方法，如最小二乘法、极大似然法、Kalman滤波法等，在面对高维度、强非线性以及数据噪声干扰较大的复杂系统时，往往面临计算复杂度高、收敛速度慢、辨识精度受限等问题。例如，在飞行器气动参数辨识中，传统方法难以准