Hammerstein系统递推辨识的自适应算法

• 作者: 刘毅 宋执环 李平 王海清 陈坤
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: Hammerstein系统 最小二乘支持向量回归(LS-SVR) 自适应递推辨识 稀疏性
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 电子,通信与自动控制技术
• 页码范围: 99-103
• 页数: 5页
• 分类号: TP273|TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2010.01.018

摘要

采用最小二乘支持向量回归对Hammerstein系统进行辨识缺乏稀疏性,且模型不易递推.提出一种基于输出预报误差的Hammerstein模型自适应稀疏递推辨识算法.根据分块矩阵对模型进行递推运算,基于系统输出预报误差的结果,自适应调整算法的辨识步骤,可以避免递推时可能出现的误差积累问题,有效提高算法的稀疏性和稳定性.仿真结果表明,与常规的递推算法相比,该自适应算法能够在保证辨识精度的情况下,有效稀疏和简化模型,提高算法的鲁棒性和辨识效率,更加符合系统在线辨识的需要.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李平		260	3720	30.0	50.0
2	宋执环		140	1808	23.0	36.0
3	王海清		39	500	11.0	21.0
4	陈坤		196	2107	23.0	34.0
5	刘毅		43	1165	13.0	34.0