耿立辉 ，田立国 ，段海龙 ，路光达

（1.天津职业技术师范大学自动化与电气工程学院，天津 300222；2.天津职业技术师范大学天津市信息传感与智能控制重点实验室，天津 300222）

变量带误差（EIV）系统是一种同时考虑输入输出噪声的模型结构，是对只考虑输出噪声的传统模型结构的推广。该系统的应用范围相当广泛，可应用到生物医学、化学、化学工程、土壤科学、计量经济学、管理、机械工程、金融、生态学、地球科学、图像系统以及时间序列分析等领域[1]。根据EIV系统输入输出扰动噪声的不同描述形式，不同研究人员提出了具有各自特点的辨识方法。一般来说，这些辨识方法可分成2类：一类是精确模型的辨识[2-10]；另一类是模型集合的辨识[11-18]。精确模型的辨识方法辨识得到的系统模型和噪声模型具有唯一性，因此需要对噪声统计特性和模型结构进行多种假设以保证可辨识性。模型集合的辨识方法辨识得到的是模型集合，集合中的任何模型都不能由实验数据证伪。

在现代过程工业中，大多数系统是连续时间系统，因此要求辨识方法能辨识连续时间系统。据研究，大多数现有EIV系统的辨识方法只辨识离散时间系统，能辨识连续时间EIV系统的辨识方法比较少[8-10]。为了满足过程工业系统的辨识需求，本文将在离散时间系统辨识方法研究的基础上，探索能进行连续时间EIV系统辨识的L2最优辨识方法。为了应用已有频域L2最优辨识方法[15-18]，首先需要将时域数据转化成频域数据，然后再利用双线性变换将辨识得到的离散时间L2最优模型变换为相应连续时间模型。……