基于最优结构多维泰勒网的含噪声非线性时变系统辨识

摘要：

针对具有噪声干扰的非线性时变系统建模时存在的困难,建立了一种具有最优结构和最佳泛化能力的多维泰勒网模型,以实现对该系统的辨识.首先,为了能够快速反映系统输入/输出的变化,以多维泰勒网的连接权系数作为时变参数,并由带可变遗忘因子的递推最小二乘算法对其进行训练,进而讨论了辨识方案的稳定性.然后,为了避免维数灾难并满足实时性要求,给出了选择多维泰勒网有效回归项的改进权衰减法,以使多维泰勒网同时具有最小结构和最佳的泛化能力.最后,通过算例说明基于最优结构的多维泰勒网在含噪声非线性时变系统辨识问题中应用的方法,算例结果验证了该方法的有效性.

关键词：辨识、非线性时变系统、多维泰勒网、噪声干扰、剪枝算法

所属期刊栏目：47

分类号：TB391(工程材料学)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61673112,60934008;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目2242017K10003,2242014K10031;江苏高校优势学科建设工程资助项目

在线出版日期：2018-01-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1086-1093