多变量Hammerstein-Wiener模型的参数辨识

摘要：

为了突破现存Hammerstein-Wiener模型参数辨识方法中假设输出非线性块可逆的限定条件,基于可分非线性最小二乘算法,提出由多个单变量Hammerstein子模型和一个多变量输出非线性块组成的多变量Hammerstein-Wiener模型的参数辨识方法.首先,以输出误差最小为准则使用Levenberg-Marquardt法辨识出输出非线性块和Hammerstein子模型的两个参数集.其次,对Hammerstein子模型使用基于张量积的奇异值分解,辨识出输入非线性块与中间线性块的参数.再次,理论分析了所提辨识方法的辨识收敛性.最后,通过仿真验证此法的有效性.

关键词：多变量、非线性模型、Hammerstein-Wiener模型、可分非线性最小二乘、奇异值分解、收敛性

所属期刊栏目：39

分类号：TP273+.2(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61473072;吉林省科技发展计划项目20160312017ZX,20170312031ZG

在线出版日期：2018-01-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：6-10