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基于正交匹配追踪改进的Hammerstein系统辨识方法 预览
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作者 闫亚茹 王冬青 刘艳君 《青岛大学学报:工程技术版》 CAS 2016年第4期13-16,22共5页
针对在有限数据采样情况下Hammerstem CA R模型的阶次和参数辨识问题,本文将关键变 量分离原理和压缩感知(compressed sensing, CS)理论相结合,提出了一种改进的正交匹配追踪稀 疏辨识方法.该方法采用关键变量分离原理分离出系统线性... 针对在有限数据采样情况下Hammerstem CA R模型的阶次和参数辨识问题,本文将关键变 量分离原理和压缩感知(compressed sensing, CS)理论相结合,提出了一种改进的正交匹配追踪稀 疏辨识方法.该方法采用关键变量分离原理分离出系统线性模块中的关键变量,然后用非线性模 块表达式将其替换,从而将系统输出表示为含所有待估参数的线性回归方程,并将其表达在采用压 缩感知理论进行系统参数重构的标准框架之下,最后利用压缩感知原理的正交匹配追踪算法对系 统阶次和参数同时进行估计.仿真结果表明,参数估计误差随着迭代次数的增加逐渐减小,最终趋 于零,说明该算法是有效的.该研究能有效地获得系统阶次和参数估计,提高了估计辨识算法的运 算效率,在实际工业过程中具有一定的实用意义. 展开更多
关键词 关键变量分离原理 压缩感知原理 正交匹配追踪算法 参数辨识 辅助模型
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