标题中的知识点：
标题指出本文研究的主题是“具有死区的级联系统的两阶段递推最小二乘参数辨识”。这个主题包含以下关键知识点：
1. 级联系统（Cascade Systems）：级联系统是由多个子系统串联而成的系统，在本研究中特指包含非线性死区函数和两个线性动态块的系统模型。
2. 死区（Dead Zone）：死区是非线性系统中的一种现象，指的是输入信号在一定范围内变化时，输出信号保持不变。在级联系统中，死区通常表现为输入和输出之间存在一个阈值，只有超过这个阈值，系统的响应才开始变化。
3. 两阶段递推最小二乘（Two-Stage Recursive Least Squares，TS-RLS）：这是一种参数估计方法，能够递推地更新参数估计值。在级联系统中，该方法被用来识别系统参数，特别是死区和线性子系统的参数。
4. 参数辨识（Parameter Identification）：参数辨识是系统分析中的一个重要过程，目的是通过观测系统行为来确定系统模型的参数值。在本研究中，参数辨识旨在准确估计级联系统中的参数，包括死区特性和线性动态块的特性。
描述中的知识点：
描述提到了在本论文中，两阶段递推最小二乘算法被用于级联系统中死区参数的辨识。此外，使用了开关函数来重建死区表达式，并通过键项分离原理将级联系统转化为准线性模型。提出的辨识算法不仅能估计级联系统的所有参数，还能降低辨识过程的计算成本。
1. 开关函数（Switching Functions）：开关函数是用于重建死区表达式的一种方法，它能帮助算法更准确地估计死区的斜率和端点。
2. 键项分离原理（Key Term Separation Principle）：这是一种将级联系统的非线性参数和线性参数分开处理的方法，使系统模型转换为更易于计算处理的准线性模型。
3. 计算成本（Computation Cost）：在参数辨识过程中，计算成本是指完成辨识所需的时间、资源和计算复杂性。本研究提出的算法通过有效的方法减少辨识过程中的计算成本。
部分内容中的知识点：
本文的作者包括Linwei Li、Xuemei Ren、Wei Zhao和Minlin Wang，来自北京理工大学自动化学院。文章介绍了级联系统模型的结构，并指出该模型能近似多种一般工业过程。
1. 级联系统模型的结构：图1展示了级联系统的具体结构，包括死区非线性函数f(⋅)和两个线性动态块L1和L2。作者还提到了级联系统在工业中的应用实例，如直流伺服电机、电子设备、电刺激肌肉、铜转炉 slag 和x-y定位平台等。
2. 工业过程的近似（Industrial Processes Approximation）：级联系统模型因为其结构和特性，能够用来近似多种工业过程中的动态行为，具有广泛的应用前景。
3. 级联系统参数估计的方法（Methods for Parameter Estimation of Cascade Systems）：作者提到了当前存在的一些估计级联系统参数的方法，指出参数估计是研究的热点问题。
4. 参数估计的热点问题（Hotspot Problem of Parameter Estimation）：级联系统参数的准确估计对于理解和控制这类非线性系统非常重要，因此是目前研究的热点问题。
文章详细探讨了级联系统中死区参数辨识的两阶段递推最小二乘方法，介绍了级联系统模型的结构及其在工业过程中的应用，强调了参数估计在级联系统分析中的重要性，并且通过实际例子说明了所提算法的灵活性和效率。
