基于组合式信号的Hammerstein OE模型辨识

论文摘要

针对Hammerstein模型的中间变量信息不可测量问题,提出基于组合式信号的Hammerstein OE(OE,Output Error)模型辨识方法。首先,利用二进制信号不激发非线性模型的特性实现Hammerstein模型的静态非线性模块和动态线性模块的分离,根据最小二乘方法辨识动态线性模块的未知参数;然后,一个偏差补偿项加入到递推最小二乘的估计中,得到偏差补偿递推最小二乘方法,用来补偿输出噪声引起的误差,进而得到静态非线性模块参数的无偏估计,提高了参数估计的精度。仿真实验表明,提出的方法具有较高的辨识精度和较好的鲁棒性。

论文目录

• 1 问题描述
• 2 输出噪声干扰下的Hammer-stein OE模型辨识
•   2.1 动态线性模块的辨识
•   2.2 静态非线性模块的辨识
• 3 仿真研究
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李峰,谢良旭,李博,陈连玉,束攀峰,沈明霞,牟善志

关键词: 模型,组合式信号,最小二乘,辨识方法,噪声

来源: 江苏理工学院学报 2019年06期

年度: 2019

分类: 社会科学Ⅱ辑,基础科学

专业: 非线性科学与系统科学

单位: 江苏理工学院电气信息工程学院,江苏理工学院数理学院

基金: 江苏省高等学校自然科学研究面上项目“基于深度学习的模块结构非线性工业过程动态模型化研究”(19KJB120002),国家自然科学基金“基于数据驱动的模块化非线性系统辨识方法研究”(BK20191035)

分类号: N945.14

DOI: 10.19831/j.cnki.2095-7394.2019.06.010

页码: 66-72

总页数: 7

文件大小: 1412K

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