基于KRLS的非均匀采样非线性系统辨识

摘要：

利用提升技术可将非均匀采样非线性系统离散化为一个多输入单输出传递函数模型,从而将系统输出表示为非均匀刷新非线性输入和输出回归项的线性参数模型,进一步基于非线性输入的估计或过参数化方法进行辨识.然而,当非线性环节结构未知或不能被可测非均匀输入参数化表示时,上述辨识方法将不再适用.为了解决这个问题,利用核方法将原始非线性数据投影到高维特征空间中使其线性可分,再对投影后的数据应用递推最小二乘算法进行辨识,提出基于核递推最小二乘的非均匀采样非线性系统辨识方法.此外,针对系统含有有色噪声干扰的情况,参考递推增广最小二乘算法的思想,利用估计残差代替不可测噪声,提出核递推增广最小二乘算法.最后,通过仿真例子验证所提算法的有效性.

关键词：非均匀采样;非线性系统;核方法;系统辨识;有色噪声

所属期刊栏目：36

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金项目;中国博士后科学基金项目

在线出版日期：2021-11-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：3049-3055