Hammerstein系统的子迭代更新多新息梯度估计方案
针对Hammerstein系统阶次未知和多新息长度限制辨识性能问题,提出行列式比确定阶次信息和基于子迭代更新多新息梯度辨识算法.结合半分解技术,构建线性和非线性参数相互分离的辨识模型.为便于后续参数辨识,基于参考模型原理和原始系统设计行列式比算法确定系统阶次信息.根据多次迭代更新理论,将给定多新息更新分解为子新息多次迭代更新,改善辨识性能,解决多新息长度限制辨识性能问题.基于殃差收敛定理,从理论上严格分析提出方案的收敛性能.结果表明,与已有的辨识方案相比,本文方案能有效辨识系统的参数信息,具有较高的辨识性能.
参数辨识、多新息思想、参考模型、Hammerstein系统、子迭代更新
42
TP273(自动化技术及设备)
国家自然科学基金;河南省科技计划项目
2023-07-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共10页
130-139