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基于Hammerstein模型的执行机构非线性参数辨识
1
作者 陈艺文 刘鑫屏 董子健 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第1期135-142,共8页
针对火电机组中流过执行机构的介质流量难以测量,导致执行机构的非线性特性无法直接求取这一问题,提出用构建Hammerstein模型代替直接测量介质流量的间接测量法,进而求取执行机构的非线性特性,然后分别使用粒子群算法(PSO)和樽海鞘群算... 针对火电机组中流过执行机构的介质流量难以测量,导致执行机构的非线性特性无法直接求取这一问题,提出用构建Hammerstein模型代替直接测量介质流量的间接测量法,进而求取执行机构的非线性特性,然后分别使用粒子群算法(PSO)和樽海鞘群算法(SSA),辨识所构建的Hammerstein模型的参数。另外,针对PSO算法和SSA算法辨识Hammerstein模型参数精度不高以及收敛速度慢的问题,提出了一种改进的粒子群-樽海鞘群的混合算法(IPS)。最后基于烟道挡板的指令数据与再热器出口温度数据对模型进行了仿真。仿真结果表明,提出的IPS算法能改善PSO算法的过早收敛问题,提高SSA算法的辨识速度。因此通过建立Hammerstein模型能够解决介质流量难以测量的执行机构非线性参数辨识问题,并且提出的IPS算法能准确且快速的辨识Hammerstein模型的各项参数。 展开更多
关键词 hammerstein模型 执行机构非线性 PSO算法 SSA算法 IPS算法
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基于组合信号的Wiener-Hammerstein系统辨识
2
作者 周士博 杨浩 +2 位作者 杨岳松 李峰 曹晴峰 《扬州大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第1期41-46,共6页
针对噪声干扰条件下的Wiener-Hammerstein系统,提出一种基于组合信号的两阶段辨识算法用于辨识Wiener-Hammerstein系统各个环节参数.利用自回归(autoregressive, AR)模型和有限脉冲响应(finite impulse response, FIR)模型分别建立Wiene... 针对噪声干扰条件下的Wiener-Hammerstein系统,提出一种基于组合信号的两阶段辨识算法用于辨识Wiener-Hammerstein系统各个环节参数.利用自回归(autoregressive, AR)模型和有限脉冲响应(finite impulse response, FIR)模型分别建立Wiener-Hammerstein系统的输入和输出线性环节,利用多项式模型建立非线性环节.在第一阶段,基于高斯信号的输入和输出,采用相关性分析方法辨识Wiener-Hammerstein系统中输入和输出线性环节的参数,有效解决了中间变量不可测的问题.在第二阶段,基于随机信号的输入和输出数据,利用递推最小二乘法辨识非线性环节参数.仿真结果表明,提出的两阶段方法能够有效辨识Wiener-Hammerstein系统,与其他辨识方法相比,辨识精度有所提高. 展开更多
关键词 Wiener-hammerstein系统 组合式信号 相关分析法 递推最小二乘法
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基于依赖性度量的Hammerstein系统的时滞估计
3
作者 安秋羽 景绍学 《软件工程》 2024年第2期36-39,共4页
时滞在工业系统中广泛存在,但是现有的Hammerstein辨识算法大多没有考虑时滞,使得这些算法的应用受到局限。针对具有整数时滞的Hammerstein非线性系统,提出了一种新的时滞估计方法。该方法基于输入、输出数据的依赖性工作,首先计算输入... 时滞在工业系统中广泛存在,但是现有的Hammerstein辨识算法大多没有考虑时滞,使得这些算法的应用受到局限。针对具有整数时滞的Hammerstein非线性系统,提出了一种新的时滞估计方法。该方法基于输入、输出数据的依赖性工作,首先计算输入数据和输出数据的边缘分布;其次基于2-copula函数构建它们的联合分布,利用该分布定义一个依赖性度量方法;最后基于这个度量推断时滞。该方法独立于参数估计时滞,并且避免了基于优化的时滞估计方法中存在的取整运算问题。通过数值实验和实际案例,验证了该方法可以准确估计Hammerstein系统的时滞。 展开更多
关键词 hammerstein系统 时滞估计 依赖性度量 2-copula函数
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基于滤波的分段线性Hammerstein系统的递推辨识方法
4
作者 刘喜梅 樊亚敏 李梅航 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期1627-1636,共10页
Hammerstein模型具有结构简单、能很好地反映典型非线性特性等优点,一直是控制领域的重要研究内容之一.本文主要研究输出误差自回归Hammerstein系统的辨识问题,系统的输入非线性部分采用分段线性函数拟合,并引入切换函数和位置函数将其... Hammerstein模型具有结构简单、能很好地反映典型非线性特性等优点,一直是控制领域的重要研究内容之一.本文主要研究输出误差自回归Hammerstein系统的辨识问题,系统的输入非线性部分采用分段线性函数拟合,并引入切换函数和位置函数将其表示为线性参数表达式.为克服有色噪声的干扰,本文通过关键项分离和数据滤波技术,建立系统的滤波辨识模型.在此基础上,文中提出了基于滤波的遗忘梯度算法,基于滤波的递推广义最小二乘算法和基于滤波的多新息遗忘梯度算法估计未知参数.本文通过仿真实例验证了所提算法的有效性,证明了多新息理论的应用可以有效地提高递推算法的辨识性能. 展开更多
关键词 hammerstein模型 辨识 分段线性函数 关键项分离 数据滤波技术 多新息理论
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Hammerstein-Wiener时变系统的带遗忘因子学习辨识算法
5
作者 仲国民 俞其乐 汪黎明 《高技术通讯》 CAS 2023年第8期815-822,共8页
针对一类有限区间上重复运行的Hammerstein-Wiener非线性时变系统,将Hammerstein-Wiener系统输出非线性部分进行多项式展开以构造回归模型,采用带遗忘因子迭代学习梯度算法和带遗忘因子迭代学习最小二乘算法,估计系统的时变参数。当系... 针对一类有限区间上重复运行的Hammerstein-Wiener非线性时变系统,将Hammerstein-Wiener系统输出非线性部分进行多项式展开以构造回归模型,采用带遗忘因子迭代学习梯度算法和带遗忘因子迭代学习最小二乘算法,估计系统的时变参数。当系统参数沿时间轴快变、沿迭代轴缓变时,修正遗忘因子提高算法的辨识精度。文中分别给出了2种算法的推导过程并进行仿真对比验证,结果表明,带遗忘因子迭代学习最小二乘算法收敛速度更快、精度更高,达到相同性能指标时所需迭代次数更少,验证了所提学习算法的有效性。 展开更多
关键词 学习辨识 最小二乘 随机梯度 hammerstein-WIENER模型
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基于Hammerstein-Wiener模型的CSTR反应器辨识
6
作者 韩珍珍 成彬 +1 位作者 王程 王云丽 《电子技术应用》 2023年第7期30-34,共5页
针对化工过程中广泛应用的连续搅拌反应釜(CSTR)反应器,提出一种新的基于极限学习机的Hammerstein-Wiener模型的辨识建模方法。其中,Hammerstein-Wiener模型的两个非线性环节采用两个不同的极限学习机逼近,线性环节采用自回归ARX模型。... 针对化工过程中广泛应用的连续搅拌反应釜(CSTR)反应器,提出一种新的基于极限学习机的Hammerstein-Wiener模型的辨识建模方法。其中,Hammerstein-Wiener模型的两个非线性环节采用两个不同的极限学习机逼近,线性环节采用自回归ARX模型。因极限学习机的特殊结构,此模型可以表示成线性回归的形式,最终利用广义最小二乘法求解模型的参数。此方法辨识过程简单,辨识过程的计算量较小。最后对CSTR的辨识结果表明,在相同条件下与基于多项式的Hammerstein模型和ARX-LSSVM Hammerstein模型相比,该方法具有较高辨识精度,表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 辨识 hammerstein-WIENER模型 极限学习机 CSTR 最小二乘法
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非凸投影自适应Hammerstein滤波算法
7
作者 刘兆霆 鲍辉明 姚英彪 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期1313-1320,共8页
该文研究了Hammerstein系统参数辨识和非线性系统预测问题,提出一种基于非凸投影的自适应滤波算法。论文将问题归结为具有非凸可行域的约束优化问题,并建立了基于交替方向乘子法(ADMM)和递归最小二乘相结合的算法框架。在该算法框架下,... 该文研究了Hammerstein系统参数辨识和非线性系统预测问题,提出一种基于非凸投影的自适应滤波算法。论文将问题归结为具有非凸可行域的约束优化问题,并建立了基于交替方向乘子法(ADMM)和递归最小二乘相结合的算法框架。在该算法框架下,非凸约束优化问题的全局最优解可通过岭回归和欧几里得(Euclid)投影循环计算得到。将提出的算法分别应用于Hammerstein系统的参数辨识、非线性未知系统预测以及非线性声学回声消除,并进行仿真实验,结果显示所提算法具有较好的收敛性和稳定性,能够得到较准确的辨识和预测效果。 展开更多
关键词 系统辨识 非线性预测 自适应滤波 参数估计 hammerstein系统
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基于Hammerstein模型的风力发电系统建模与辨识 被引量:1
8
作者 李峰 郑天 宋伟 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期1517-1525,共9页
为建立风力发电系统的高精度模型,研究了一种基于Hammerstein模型的风力发电系统的建模与辨识方法。使用3σ准则对异常数据进行剔除,利用剔除后的数据训练风力发电系统的标称模型。利用Hammerstein模型建立风力发电系统的数据驱动模型,... 为建立风力发电系统的高精度模型,研究了一种基于Hammerstein模型的风力发电系统的建模与辨识方法。使用3σ准则对异常数据进行剔除,利用剔除后的数据训练风力发电系统的标称模型。利用Hammerstein模型建立风力发电系统的数据驱动模型,并将可分离信号和实际风速构成的组合式信号作为Hammerstein模型输入,可分离信号经过标称模型的输出和实际功率作为Hammerstein模型输出,基于组合式信号的输入和输出数据,利用相关分析法和带遗忘因子的递推增广随机梯度方法分别辨识Hammerstein模型中静态非线性子系统和动态线性子系统的参数。采用实际风速数据进行仿真实验,提出的方法与增广随机梯度方法的平均绝对百分比误差分别为4.99%和14.73%,与增广随机梯度方法相比,提出方法的平均绝对百分比误差减少了9.74%。仿真结果表明,提出的方法能够有效辨识Hammerstein模型风力发电系统,具有较好的预测性能。 展开更多
关键词 风力发电系统 hammerstein模型 组合式信号 两阶段辨识
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Hammerstein 系统遗忘因子有限窗口分解辨识
9
作者 张洋铭 苏豪 刘家尉 《重庆大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期36-43,共8页
提出一种带遗忘因子和分解辨识策略的有限数据窗口递归最小二乘Hammerstein系统辨识方法。针对Hammerstein系统具有耦合参数的问题,将Hammerstein系统分解为2个子系统:一个子系统包含线性子系统参数,另一个子系统包含非线性子系统参数;... 提出一种带遗忘因子和分解辨识策略的有限数据窗口递归最小二乘Hammerstein系统辨识方法。针对Hammerstein系统具有耦合参数的问题,将Hammerstein系统分解为2个子系统:一个子系统包含线性子系统参数,另一个子系统包含非线性子系统参数;提出一种基于遗忘因子的有限窗口递归最小二乘方法对分解模型进行在线递归估计;仿真示例验证了所提算法能够快速跟踪参数,实现对Hammerstein系统的精确辨识。 展开更多
关键词 hammerstein系统 递归辨识 最小二乘法 遗忘因子
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Hammerstein系统的子迭代更新多新息梯度估计方案
10
作者 鲁西坤 焦龙 卢超 《河南理工大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第4期130-139,共10页
针对Hammerstein系统阶次未知和多新息长度限制辨识性能问题,提出行列式比确定阶次信息和基于子迭代更新多新息梯度辨识算法。结合半分解技术,构建线性和非线性参数相互分离的辨识模型。为便于后续参数辨识,基于参考模型原理和原始系统... 针对Hammerstein系统阶次未知和多新息长度限制辨识性能问题,提出行列式比确定阶次信息和基于子迭代更新多新息梯度辨识算法。结合半分解技术,构建线性和非线性参数相互分离的辨识模型。为便于后续参数辨识,基于参考模型原理和原始系统设计行列式比算法确定系统阶次信息。根据多次迭代更新理论,将给定多新息更新分解为子新息多次迭代更新,改善辨识性能,解决多新息长度限制辨识性能问题。基于殃差收敛定理,从理论上严格分析提出方案的收敛性能。结果表明,与已有的辨识方案相比,本文方案能有效辨识系统的参数信息,具有较高的辨识性能。 展开更多
关键词 参数辨识 多新息思想 参考模型 hammerstein系统 子迭代更新
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有色噪声干扰下Hammerstein非线性模型辨识
11
作者 宋伟 韩佳虎 +1 位作者 李峰 曹晴峰 《陕西科技大学学报》 北大核心 2023年第5期189-194,202,共7页
针对非线性Hammerstein模型存在滑动平均噪声干扰问题,提出了一种智能分离辨识方法.利用多项式模型和状态空间模型分别建立Hammerstein模型的非线性子系统和线性子系统,并设计组合信号分离辨识Hammerstein模型的静态非线性子系统和动态... 针对非线性Hammerstein模型存在滑动平均噪声干扰问题,提出了一种智能分离辨识方法.利用多项式模型和状态空间模型分别建立Hammerstein模型的非线性子系统和线性子系统,并设计组合信号分离辨识Hammerstein模型的静态非线性子系统和动态线性子系统.首先,分析了二进制信号不激发非线性子系统特性,推导出基于辅助变量的增广最小二乘方法辨识动态线性子系统和噪声模型的参数,有效削弱了滑动平均噪声的干扰.其次,为了提高随机梯度辨识方法的辨识精度和收敛速度,推导了遗忘因子增广随机梯度方法,基于随机信号的输入/输出数据辨识静态非线性子系统的参数.仿真结果表明,本文推导的方法能够辨识滑动平均噪声干扰下Hammerstein模型,与递推增广最小二乘方法、迭代梯度方法和辅助模型递推增广最小二乘方法相比,提出的方法能够取得较高的辨识精度. 展开更多
关键词 hammerstein模型 多项式模型 滑动平均噪声 分离辨识
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PEMFC Identification Based on a Fractional-Order Hammerstein State-Space Model with ADE-BH Optimization
12
作者 Qin Hao Qi Zhidong +1 位作者 Ye Weiqin Sun Chengshuo 《China Petroleum Processing & Petrochemical Technology》 SCIE CAS CSCD 2023年第2期155-164,共10页
Considering the fractional-order and nonlinear characteristics of proton exchange membrane fuel cells(PEMFC),a fractional-order subspace identification method based on the ADE-BH optimization algorithm is proposed to ... Considering the fractional-order and nonlinear characteristics of proton exchange membrane fuel cells(PEMFC),a fractional-order subspace identification method based on the ADE-BH optimization algorithm is proposed to establish a fractional-order Hammerstein state-space model of PEMFCs.Herein,a Hammerstein model is constructed by connecting a linear module and a nonlinear module in series to precisely depict the nonlinear property of the PEMFC.During the modeling process,fractional-order theory is combined with subspace identification,and a Poisson filter is adopted to enable multi-order derivability of the data.A variable memory method is introduced to reduce computation time without losing precision.Additionally,to improve the optimization accuracy and avoid obtaining locally optimum solutions,a novel ADEBH algorithm is employed to optimize the unknown parameters in the identification method.In this algorithm,the Euclidean distance serves as the theoretical basis for updating the target vector in the absorption-generation operation of the black hole(BH)algorithm.Finally,simulations demonstrate that the proposed model has small output error and high accuracy,indicating that the model can accurately describe the electrical characteristics of the PEMFC process. 展开更多
关键词 PEMFC hammerstein model Fractional subspace identification ADE-BH optimization
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基于特殊历史数据段挖掘的切换Hammerstein模型辨识
13
作者 贾晓彤 王建东 邢晓彤 《电子测量技术》 北大核心 2023年第9期85-91,共7页
本文提出了一种基于特殊历史数据段挖掘的切换Hammerstein模型辨识方法。特殊数据段是指处于稳定状态和稳定斜坡响应的数据段。首先,根据稳态数据采用随机抽样一致算法辨识静态非线性子系统。其次,根据稳定的斜坡响应数据利用密度峰值... 本文提出了一种基于特殊历史数据段挖掘的切换Hammerstein模型辨识方法。特殊数据段是指处于稳定状态和稳定斜坡响应的数据段。首先,根据稳态数据采用随机抽样一致算法辨识静态非线性子系统。其次,根据稳定的斜坡响应数据利用密度峰值聚类算法辨识切换Hammerstein模型线性动态子系统的结构和相应的操作区间。最后,根据操作区间划分历史数据集,采用最小二乘算法辨识切换的多个线性动态子系统的模型参数。数值仿真和实验案例结果表明,与标准Hammerstein辨识方法相比,所提方法可以实现不同工作点切换的多个线性动态子模型的结构辨识及操作区间划分,降低了模型结构未知时切换动态子系统对模型参数辨识的影响,提高了切换Hammerstein模型的辨识精度。 展开更多
关键词 hammerstein系统辨识 动态子系统结构辨识 参数估计
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基于Wiener模型和Wiener-Hammerstein模型的非线性动态过程完整建模方法
14
作者 王珠 刘志辉 肖既磊 《化工自动化及仪表》 CAS 2023年第5期652-659,共8页
基于Wiener模型和Wiener-Hammerstein模型提出Wiener结构神经网络(WienerNN)模型和Wiener-Hammerstein结构神经网络(WHNN)模型,推导了Wiener模型和Wiener-Hammerstein模型的泛化能力,并给出了模型神经网络化的全过程。将所推导出的Wiene... 基于Wiener模型和Wiener-Hammerstein模型提出Wiener结构神经网络(WienerNN)模型和Wiener-Hammerstein结构神经网络(WHNN)模型,推导了Wiener模型和Wiener-Hammerstein模型的泛化能力,并给出了模型神经网络化的全过程。将所推导出的WienerNN模型和WHNN模型用于单变量和多变量非线性动态过程建模,验证了模型的有效性。 展开更多
关键词 非线性动态系统 神经网络 WIENER模型 Wiener-hammerstein模型
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应用粒子群优化算法辨识Hammerstein模型 被引量:22
15
作者 林卫星 张惠娣 +1 位作者 刘士荣 钱积新 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期75-79,共5页
非线性系统的辨识一直是现代辨识领域中的一个主要课题。针对非线性系统中Hammerstein模型,文中提出了利用群集智能中的粒子群优化算法(PSO)对非线性模型进行辨识。讨论了PSO的基本算法与参数初值的设置与选择方法。通过仿真实验说明:... 非线性系统的辨识一直是现代辨识领域中的一个主要课题。针对非线性系统中Hammerstein模型,文中提出了利用群集智能中的粒子群优化算法(PSO)对非线性模型进行辨识。讨论了PSO的基本算法与参数初值的设置与选择方法。通过仿真实验说明:与非线性最小二乘法相比PSO算法对于非线性辨识的有效性和鲁棒性。PSO算法是一种有效的解决优化问题的群集智能算法,它的突出特点是算法中需要选择的参数少,程序实现简单,并在种群数量、寻优速度等方面较其他进化算法具有一定的优势。尤其是在高噪信比情况下,也收到较满意的结果。 展开更多
关键词 系统辨识 hammerstein模型 PSO 非线性系统
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非线性Hammerstein模型预测控制策略及其在pH中和过程中的应用 被引量:12
16
作者 邹志云 郭宇晴 +4 位作者 王志甄 刘兴红 于蒙 张风波 郭宁 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第12期3965-3970,共6页
所有实际工业过程都包含一定程度的非线性,如pH中和过程由于其本身的强非线性是工业过程控制中具有挑战性的难题,但至今为止仍缺乏有效的非线性控制方法。将基于差分方程模型的模型预测控制策略(model predictive control,MPC)推广到包... 所有实际工业过程都包含一定程度的非线性,如pH中和过程由于其本身的强非线性是工业过程控制中具有挑战性的难题,但至今为止仍缺乏有效的非线性控制方法。将基于差分方程模型的模型预测控制策略(model predictive control,MPC)推广到包含一个静态非线性多项式函数和一个线性差分方程动态环节的非线性Hammerstein系统,详细描述了基于静态非线性多项式函数的最优控制作用求解方法,提出了一套新的非线性Hammerstein MPC控制策略(nonlinear Hammerstein predictive control,NLHPC)。pH中和过程控制仿真和控制实验表明,NLHPC的控制结果好于工业上常用的非线性PID(nonlinear PID,NL-PID)控制器。 展开更多
关键词 hammerstein模型 模型预测控制 PH中和过程 非线性控制
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辨识Hammerstein模型的两步法 被引量:26
17
作者 黄正良 万百五 韩崇昭 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1995年第1期34-39,共6页
本文利用稳态和动态信息提出了一种辨识Hammerstein模型的新方法─—两步法.该方法利用稳态信息获取非线性增益的强一致性估计;利用动态信息获取线性子系统未知参数的强一致性估计.该方法具有计算简单和辨识精度高等优点... 本文利用稳态和动态信息提出了一种辨识Hammerstein模型的新方法─—两步法.该方法利用稳态信息获取非线性增益的强一致性估计;利用动态信息获取线性子系统未知参数的强一致性估计.该方法具有计算简单和辨识精度高等优点.最后的仿真结果说明了该方法的有效性和实用性. 展开更多
关键词 非线性系统 hammerstein 模型 辨识
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Hammerstein-Wiener模型最小二乘向量机辨识及其应用 被引量:19
18
作者 桂卫华 宋海鹰 阳春华 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期393-397,共5页
借鉴最小二乘支持向量机求解的思路,文中提出了辨识多输入-单输出Hammerstein-Wiener模型的方法.引入共线性约束假设,将辨识问题转换为有约束的优化问题,从而辨识出Hammerstein-Wiener模型的参数.基于Hammerstein-Wiener模型,我们建立... 借鉴最小二乘支持向量机求解的思路,文中提出了辨识多输入-单输出Hammerstein-Wiener模型的方法.引入共线性约束假设,将辨识问题转换为有约束的优化问题,从而辨识出Hammerstein-Wiener模型的参数.基于Hammerstein-Wiener模型,我们建立了一个多输入-单输出的滚动预测模型,对铜转炉造渣S2期吹炼所需总氧量进行了预测,其相对均方根误差为12.1%.仿真结果表明,该模型预测准确、具有较好的应用价值. 展开更多
关键词 hammerstein—Wiener模型 最小二乘向量机 系统辨识 智能建模 铜转炉吹炼预测
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超磁致伸缩作动器的率相关Hammerstein模型与H∞鲁棒跟踪控制 被引量:14
19
作者 郭咏新 张臻 +1 位作者 毛剑琴 周克敏 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期197-207,共11页
利用Hammerstein模型对超磁致伸缩作动器(Giant magnetostrictive actuators,GMA)的率相关迟滞非线性进行建模,分别以改进的Prandtl-Ishlinskii(Modified Prandtl-Ishlinskii)模型和外因输入自回归模型(Autoregressive model with exoge... 利用Hammerstein模型对超磁致伸缩作动器(Giant magnetostrictive actuators,GMA)的率相关迟滞非线性进行建模,分别以改进的Prandtl-Ishlinskii(Modified Prandtl-Ishlinskii)模型和外因输入自回归模型(Autoregressive model with exogenous input,ARX)代表Hammerstein模型中的静态非线性部分和线性动态部分,并给出了模型的辨识方法.此模型能在1~100Hz频率范围内较好地描述GMA的率相关迟滞非线性.提出了带有逆补偿器和H∞鲁棒控制器的二自由度跟踪控制策略,实时跟踪控制实验结果证明了所提策略的有效性. 展开更多
关键词 磁致伸缩作动器 率相关迟滞非线性 hammerstein模型 MPI模型 H∞鲁棒控制
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基于偏差补偿递推最小二乘的Hammerstein-Wiener模型辨识 被引量:12
20
作者 李妍 毛志忠 +2 位作者 王琰 袁平 贾明兴 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第1期163-168,共6页
许多实际系统可以表示成一种中间为线性动态环节、输入输出端为非线性静态环节的Hammerstein-Wiener模型.针对含过程噪声的Hammerstein-Wiener模型,提出一种改进在线两阶段辨识方法.第一步采用偏差补偿递推最小二乘法在线辨识含原系统... 许多实际系统可以表示成一种中间为线性动态环节、输入输出端为非线性静态环节的Hammerstein-Wiener模型.针对含过程噪声的Hammerstein-Wiener模型,提出一种改进在线两阶段辨识方法.第一步采用偏差补偿递推最小二乘法在线辨识含原系统参数乘积项的参数向量.通过在递推最小二乘算法中引入一个修正项,补偿过程噪声引起的估计偏差.第二步采用基于张量积逼近的奇异值分解法分离出原系统各参数的值.通过引入两个矩阵的张量积逼近加权最小二乘的权系数,提高参数分离精度.理论分析和计算机仿真验证了本文方法的有效性. 展开更多
关键词 hammerstein—Wiener系统 偏差补偿递推最小二乘 奇异值分解 参数辨识
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