基于多新息算法的阶次未知的Wiener系统参数估计

• 作者: 韩琛晔
• 来源期刊: 河南理工大学学报（自然科学版）
• 关键词: 参数估计 阶次未知Wiener系统 分解技术 多新息最小二乘 参考模型
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 电气·电子·自动化
• 页码范围: 118-124
• 页数: 7页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文

摘要

针对阶次未知Wiener系统辨识模型过参数问题和最小二乘精度低的问题,提出一种行列式比确定阶次和基于分解技术的多新息最小二乘估计方案.首先,利用系统数据构造数据矩阵,利用行列式比方法估计系统的阶次;然后,利用分解技术将线性模块代入到非线性模块的特定项中,建立线性参数和非线性参数相互分离的估计模型,减少算法的计算量;其次,设计参考模型处理估计模型中存在的未知的内部变量,使内部变量转化为间接可测的变量;最后,采用一定的新息长度修改标量新息为多新息,提高估计算法的性能.通过分析不同噪声和不同新息长度对所提出算法的影响,验证该算法的鲁棒性和有效性.仿真结果表明,所提出的估计方案在估计精度和收敛速率上都优于递归最小二乘方法.