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输入非线性方程误差系统的多新息辨识方法
被引量:
6
1
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.
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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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职称材料
题名
输入非线性方程误差系统的多新息辨识方法
被引量:
6
1
作者
丁锋
陈慧波
机构
江南大学物联网工程学院
江南大学控制科学与工程研究中心
江南大学教育部轻工过程先进控制重点实验室
出处
《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
基金
国家自然科学基金(61273194)
江苏省自然科学基金(BK2012549)
高等学校学科创新引智"111计划"(B12018)
文摘
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.
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
Keywords
parameter estimation
recursive identification
gradient search
least squares
over-parameterizationmodel
key term separation principle
model decomposition technique
auxiliary model identification ideal
multi-in-novation identification theory
hierarchical identification principle
coupling identification concept
input nonlinear system
output nonlinear system
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
输入非线性方程误差系统的多新息辨识方法
丁锋
陈慧波
《南京信息工程大学学报(自然科学版)》
CAS
2015
6
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