基于辅助模型递推最小二乘法的Hammerstein模型多信号源辨识

发布时间：2019-04-21 17:13

【摘要】：针对含有过程噪声的Hammerstein模型,提出了一种基于辅助模型递推最小二乘法的Hammerstein模型多信号源辨识方法。采用多信号源实现Hammerstein模型的可辨识性和参数估计分离问题;将辅助模型引入到串联模块的最小二乘法辨识中,得到Hammerstein模型参数的无偏估计。仿真结果验证了该算法的有效性。
[Abstract]:For the Hammerstein model with process noise, a Hammerstein model multi-signal source identification method based on auxiliary model recursive least squares method is proposed. The identification of Hammerstein model and the separation of parameter estimation are realized by using multi-signal sources, and the auxiliary model is introduced into the identification of serial modules by least square method, and the unbiased estimation of the parameters of Hammerstein model is obtained. Simulation results show that the proposed algorithm is effective.
【作者单位】： 上海大学机电工程与自动化学院 上海市电站自动化技术重点实验室;新加坡国立大学工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61004019;61374044) 上海市科委国际合作项目(12510709400) 上海市教委创新重点项目(14ZZ088) 上海大学”十一五”211建设项目资助
【分类号】：TN911.7

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2462395