含有色噪声的神经模糊Hammerstein模型分离辨识

• 作者: 方甜莲 贾立
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 非线性系统 Hammerstein模型 多信号源 增广递推最小二乘算法 神经模糊模型
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 23-31
• 页数: 9页
• 分类号: TP273
• 字数: 5592字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7641/CTA.2015.50390

摘要

针对实际工业过程中普遍存在的有色噪声,本文提出一种基于递推增广最小二乘算法的神经模糊Hammerstein模型辨识方法,突破了传统的Hammerstein模型迭代分离算法.首先,利用多信号源实现Hammerstein模型中静态非线性环节和动态线性环节的分离,大大简化了辨识过程,提高了串联环节参数的分离精度.其次,利用长除法将噪声模型用有限脉冲响应模型逼近,采用增广递推最小二乘法进行线性环节的参数估计.最后,采用神经模糊模型拟合静态非线性环节,同时设计了神经模糊模型参数的非迭代优化算法,改善了模型的使用范围.该方法保证了模型的预测精度,对含有色噪声的非线性系统具有较好的拟合效果.仿真结果验证了上述方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾立	上海大学机电工程与自动化学院自动化系	22	116	6.0	10.0
3	方甜莲	上海大学机电工程与自动化学院自动化系	1	4	1.0	1.0