基于Weiner模型超混沌lü系统的自适应辨识*

摘要：

为了能实时而有效地辨识参数不确定的超混沌lü系统，以便于对该系统进行控制或跟踪，本文提出了一种基于Wiener模型自适应分段线性(PWL)滤波器的超混沌系统辨识方法。 Wiener模型的线性部分采用了线性横向滤波器，非线性部分用分段线性滤波器近似表示。根据最小均方误差准则导出了滤波器参数更新算法，并进一步推导出算法的收敛性条件。计算机仿真证实了该自适应滤波器辨识超混沌系统的有效性。该方法不仅克服了自适应线性滤波器难以辨识出这类强非线性系统，而且比其他非线性自适应滤波器的计算复杂性低得多。

关键词：Wiener模型、自适应辨识、超混沌系统、PWL滤波器

分类号：TP1;TP2

资助基金：江苏高校优势学科建设工程资助项目、南京信息工程大学科研基金20110439;优秀博士论文作者专项资金27122;国家自然科学基金批准号:51077057资助的课题.@@@@Project in part supported by a Fund by the Priority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education Institutions, Nanjing University of Information Science Nanjing University of Information Science & Technology Research FoundationGrant 20110439;the Outstanding Doctoral Dissertation Project of Special FundsGrant 27122;the National Natural Science Foundation of China,Grant 51077057

在线出版日期：2014-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共1页

页码：130503-1-130503-6