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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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输入非线性方程误差自回归系统的多新息辨识方法 预览 被引量:9
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作者 丁锋 毛亚文 《南京信息工程大学学报:自然科学版》 CAS 2015年第1期1-23,共23页
典型块结构非线性系统包括基本的输入非线性系统、输出非线性系统、输入输出非线性系统、反馈非线性系统等.输入非线性系统包括输入非线性方程误差类系统和输入非线性输出误差类系统.以输入非线性方程误差自回归系统,即输入非线性受控... 典型块结构非线性系统包括基本的输入非线性系统、输出非线性系统、输入输出非线性系统、反馈非线性系统等.输入非线性系统包括输入非线性方程误差类系统和输入非线性输出误差类系统.以输入非线性方程误差自回归系统,即输入非线性受控自回归自回归(IN-CARAR)系统为例,分别基于过参数化模型,基于关键项分离原理,基于数据滤波技术以及基于辨识模型分解技术,研究和提出了IN-CARAR系统的随机梯度辨识方法、多新息随机梯度辨识方法、递推最小二乘辨识方法、多新息最小二乘辨识方法.这些方法可以推广到其他输入非线性方程误差系统、输入非线性输出误差类系统、输出非线性方程误差类系统、输出非线性输出类系统、反馈非线性系统等.同时,给出了几个典型辨识算法的计算步骤、流程图和计算量. 展开更多
关键词 参数估计 递推辨识 梯度搜索 最小二乘 过参数化模型 关键项分离原理 数据滤波技术 模型分解 辅助模型辨识思想 多新息辨识理论 递阶辨识原理 耦合辨识概念 输入非线性系统 输出非线性系统
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输入非线性方程误差系统的多新息辨识方法 预览 被引量:6
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作者 丁锋 陈慧波 《南京信息工程大学学报:自然科学版》 CAS 2015年第2期97-124,共28页
针对输入非线性方程误差系统,即输入非线性受控自回归系统,研究了基于过参数化模型的多新息辨识方法和基于过参数化模型的递阶多新息辨识方法;研究了基于关键项分离原理的多新息辨识方法;使用辨识模型分解技术,研究了基于关键项分离原... 针对输入非线性方程误差系统,即输入非线性受控自回归系统,研究了基于过参数化模型的多新息辨识方法和基于过参数化模型的递阶多新息辨识方法;研究了基于关键项分离原理的多新息辨识方法;使用辨识模型分解技术,研究了基于关键项分离原理的两阶段多新息辨识方法和三阶段多新息辨识方法.这些方法可以推广到其他输入非线性方程误差系统、输入非线性输出误差类系统、输出非线性方程误差类系统、输出非线性输出类系统、反馈非线性系统等.同时,给出了几个典型辨识算法的计算量、计算步骤和流程图. 展开更多
关键词 参数估计 递推辨识 梯度搜索 最小二乘 过参数化模型 关键项分离原理 模型分解 辅助模型辨识思想 多新息辨识理论 递阶辨识原理 耦合辨识概念 输入非线性系统 输出非线性系统
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Recursive Least Squares Algorithm for a Nonlinear Additive System with Time Delay
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作者 陈晶 王秀平 《上海交通大学学报:英文版》 EI 2016年第2期159-163,共5页
This paper proposes a recursive least squares algorithm for a nonlinear additive system with time delay.By the Weierstrass approximation theorem and the key term separation principle, the model can be simplified as an... This paper proposes a recursive least squares algorithm for a nonlinear additive system with time delay.By the Weierstrass approximation theorem and the key term separation principle, the model can be simplified as an identification model. Based on the identification model, a recursive least squares identification algorithm is used to estimate all the unknown parameters of the time-delayed additive system. An example is provided to show the effectiveness of the proposed algorithm. 展开更多
关键词 parameter estimation recursive least square algorithm Weierstrass approximation theorem key term separation principle additive system
Hammerstein OEMA系统的辅助模型最小二乘辨识 预览 被引量:1
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作者 初燕云 王冬青 杨国为 《科学技术与工程》 2009年第22期 6837-6839,共3页
针对Hammerstein输出误差自回归(OEMA)模型,将关键变量分离原理与辅助模型辨识思想相结合,提出了基于关键变量分离的辅助模型递推增广最小二乘辨识方法。该方法能获得系统参数估计和噪声参数估计,且能实现在线辨识。
关键词 HAMMERSTEIN模型 关键变量分离原理 辅助模型 递推辨识
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