基于神经网络的Volterra频域核辨识方法

• 作者: 吴世浩 孟亚峰 王超
• 来源期刊: 电光与控制
• 学科: 工学
• 关键词: Volterra级数 非线性 频域核辨识 神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 38-43
• 页数: 6页
• 分类号: V271.4|TP206.3
• 字数: 3742字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-637X.2019.02.008

摘要

针对目前Volterra频域核辨识方法复杂、精度不高等问题,提出一种基于神经网络的Volterra频域核辨识方法.首先选择多组频率基准确测量各阶Volterra频域核的幅值,利用BP神经网络可以任意逼近非线性函数的特点,针对不同阶Volterra频域核设计不同的神经网络模型,进行分阶辨识,最后通过一个非线性电路进行仿真验证.仿真结果表明,该方法可直接辨识频率范围内任意频率对应的Volterra频域核,过程简单、准确度高,易于工程实现.