基于近似偏最小一乘的闭环系统辨识新方法

• 作者: 徐宝昌 林忠华 肖玉月
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 关键词: 偏最小一乘 闭环系统 主成分分析 相关性 尖峰噪声
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 1543-1551
• 页数: 9页
• 分类号: TP13
• 语种: 中文
• DOI: 10.7641/CTA.2016.50863

摘要

本文基于近似最小一乘准则和主成分分析，针对反馈通道模型阶次低于前向通道模型阶次且反馈通道不存在噪声的闭环系统，进行了近似偏最小一乘递推辨识算法的推导。为解决最小一乘准则函数不可微的问题，本文算法用确定性可导函数近似代替残差绝对值。近似偏最小一乘辨识算法可以克服基于最小二乘准则的辨识算法在受到满足(SαS)分布的尖峰噪声干扰时残差平方项过大的缺点，具有目标函数可导，计算简单的优点。同时，通过主成分分析去除数据向量各元素之间的线性相关，可以得出模型参数的唯一解。仿真实验表明，本文算法可以对反馈通道模型阶次低于前向通道模型阶次的闭环系统进行直接辨识，抑制了尖峰噪声对辨识结果的影响，具有优良的稳健性，可以更好地应用于闭环系统辨识。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐宝昌	中国石油大学北京自动化系	16	51	4.0	5.0
2	林忠华	中国石油大学北京自动化系	1	4	1.0	1.0
3	肖玉月	中国石油大学北京自动化系	1	4	1.0	1.0