基于变分贝叶斯算法的线性变参数系统辨识

• 作者: 刘飞 李寒霜 赵忠盖
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 非线性过程 线性变参数系统 多模型 变分贝叶斯算法 参数估计
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 3125-3134
• 页数: 10页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.11949/j.issn.0438-1157.20171563

摘要

线性变参数系统(LPV)将多阶段、非线性的过程建模转化为线性多模型的辨识问题,是解决非线性过程建模的一个有效手段.由于实际工业过程存在各种干扰因素,导致被建模系统呈现随机性及模型参数的不确定性.针对这一问题,考虑采用变分贝叶斯(VB)算法对LPV模型进行辨识.该算法首先给定参数相应的先验分布,通过最大化目标函数的下界,从而估计得到参数的后验分布.不仅可实现对参数的点估计,同时量化了估计值的不确定性.针对典型二阶过程和连续搅拌反应釜(CSTR),运用提出的算法进行仿真实验,表明了该贝叶斯估计方法的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘飞	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	236	964	13.0	17.0
2	赵忠盖	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	49	218	9.0	12.0
3	李寒霜	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	1	5	1.0	1.0