基于改进极大似然的随机噪声非线性系统辨识

• 作者: 侯媛彬 李宁
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 声学 寻优概率 随机噪声 随机点循环 辨识精度 非线性系统
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 页码范围: 136-139
• 分类号: TP18
• 字数: 3722字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2010.06.033

摘要

针对具有随机噪声电厂风机系统的非线性特性,提出一种改进极大似然参数识别方法IMLE,将协方差阵未知的极大似然参数估计的损失函数的一步差分,改为对二维损失函数寻优的概率,采用在统计各个随机点损失函数基础上,设置该随机数值点的点循环,搜索损失函数的隐函数中的寻极小值,推导出具有随机噪声点的点循环的递推极大似然参数识别方法,从而识别出在全局随机噪声扰动下非线性系统的参数.某煤矸石电厂的560 KW一次风机参数识别仿真结果表明,该方法比常规的极大似然递推算法具有更好的非线性识别能力,识别参数的方差从35%降低到0.1%.我们已对该一次风机进行了高压变频改造,该电厂风机运行记录表明,节能效果明显.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	侯媛彬	西安科技大学电气与控制工程学院	111	800	14.0	22.0
2	李宁	西安科技大学电气与控制工程学院	3	6	1.0	2.0