非线性方程误差闭环系统的梯度辨识方法
发布时间：2021-09-27 20:55
在实际的工业生产过程中,闭环系统和非线性特性普遍存在.现阶段关于线性开环系统的辨识方法日益完善,如何将已有的系统辨识方法推广应用至非线性闭环系统上是辨识研究的热点和难点.本文研究非线性闭环系统的梯度辨识方法.研究成果如下.1.非线性闭环自回归系统模型结构复杂,通常含有多个未知参数的乘积项,现有方法无法直接使用.针对非线性闭环系统的特点,利用递阶辨识原理,将系统分解成多个辨识子系统,采用交互估计理论结合负梯度搜索原理以及迭代辨识思想,提出递阶梯度迭代辨识算法,实现对系统参数的离线辨识.2.针对非线性闭环自回归系统,结合递阶辨识原理,提出递阶随机梯度算法.为改善随机梯度算法的收敛速度和参数估计精度,本文通过扩展新息长度,增加数据利用率,提出递阶多新息随机梯度算法.数值仿真验证了多新息技术有效地提高了参数估计精度.3.考虑有色噪声干扰下的非线性闭环自回归系统,利用交互估计理论,推导出广义递阶梯度迭代算法.为减少有色噪声对系统参数估计的影响,借助数据滤波技术,推导出基于滤波的递阶梯度迭代算法.进一步,将数据滤波技术与多新息理论相结合,提出基于滤波的递阶随机梯度算法和基于滤波的递阶多新息随机梯度...
【文章来源】：江南大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：77 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２．４不同噪声方差下ＨＧＩ算法的估计误差曲线???
１０?２０?３０?４０?５０?６０?７０?８０?９０?１００??ｋ??图２．４不同噪声方差下ＨＧＩ算法的估计误差曲线???ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ??ｇ?．?ｒ?＋?ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ?＿??＋?．?：十？＊％??４?－?ｉ．?．?－ｒ＊＊－?￣ｒ?ｒｆ??＞?４－丹?＋?＋?：＋?＊?４Ｌ??。沒：＿??２?■?■?；?＋＋?＋?＋４－?＾?＋＊??－２－？—赞，．ｗ?祷…ｑ??－４?－?？?４?？？?＋？?＋?十羊?＋?－??－６?－?Ｘ?＋?－??＿ｇ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ??８００?８２０?８４０?８６０?８８０?９００?９２０?９４０?９６０?９８０?１０００??图２．５真实输出ｙ⑷和预测输出卵）随时间ｉ的变化曲线??下的输入非线性闭环系统相比：有色噪声的引入增加了辨识的难度．本节对输入非线性受??控自回归自回归（ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ?ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ?ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ，?ＣＡＲＡＲ）闭环系统，推导了递??阶梯度迭代算法．进一步，针对系统的辨识难点即受到有色噪声的干扰，设计相应的线性??滤波器．利用线性滤波器对量测数据进行滤波ｌ７２ｌ将原系统转换为白噪声干扰系统，从而??提出基于滤波的递阶梯度迭代算法．??２．３．１系统描述??输入非线性闭环ＣＡＲＡＲ模型，如图２．６所示，也称为有色噪声干扰下的输入非线性??闭环系统
为比较噪声方差改变时参数估计精度如何改变，取方差为ａ２?＝?０．８０２的白噪声序列．??运用Ｆ－ＨＧＩ算法估计系统的待辨识参数，其参数估计及误差如表２．８所示，不同方差时，Ｆ－??ＨＧＩ算法的参数估计误差＾随迭代次数／ｃ变化曲线如图２．１３所示．??为验证参数估计的准确性和估计所得模型的有效性，用《?＝?８０１到ｔ?＝?１０００的数据对??辨识所得的模型进行验证．图２．１０给出了真实系统的测量输出与预测输出随时间ｆ的变化??曲线．??根据表２．３?－?２．４以及图２．８－２．１０针对输入非线性ＣＡＲＡＲ系统可以得到如下结论：??（１）由图２．８可知：Ｆ－ＨＧＩ算法和ＧＨＧＩ算法都是收敛的
【参考文献】：
期刊论文
[1]传递函数辨识（3）:正弦响应两点法和多点法[J]. 丁锋,徐玲,刘喜梅. 青岛科技大学学报(自然科学版). 2018(03)
[2]传递函数辨识（2）:脉冲响应两点法和三点法[J]. 丁锋,徐玲,刘喜梅. 青岛科技大学学报(自然科学版). 2018(02)
[3]传递函数辨识（1）:阶跃响应两点法和三点法[J]. 丁锋,徐玲,刘喜梅. 青岛科技大学学报(自然科学版). 2018(01)
[4]信号建模（6）:多频信号模型的递阶迭代参数估计[J]. 丁锋,徐玲,刘喜梅. 青岛科技大学学报(自然科学版). 2017(06)
[5]信号建模（5）:多频信号模型的递阶参数估计[J]. 丁锋,徐玲,刘喜梅. 青岛科技大学学报(自然科学版). 2017(05)
[6]信号建模（4）:多频信号模型的迭代参数估计[J]. 丁锋,徐玲,刘喜梅. 青岛科技大学学报(自然科学版). 2017(04)
[7]信号建模（3）:多频信号模型的递推参数估计[J]. 丁锋,徐玲,刘喜梅. 青岛科技大学学报(自然科学版). 2017(03)
[8]信号建模（2）:双频率信号[J]. 丁锋,徐玲,刘喜梅. 青岛科技大学学报(自然科学版). 2017(02)
[9]基于移动数据窗的传递函数多新息随机梯度辨识方法[J]. 徐玲. 控制与决策. 2017(06)
[10]信号建模（1）:单频率信号[J]. 丁锋,徐玲,刘喜梅. 青岛科技大学学报(自然科学版). 2017(01)
博士论文
[1]多新息辨识方法及性能分析[D]. 汪学海.江南大学 2017
[2]基于Volterra级数的非线性系统辨识及其应用研究[D]. 程长明.上海交通大学 2015
硕士论文
[1]基于滤波的线性参数系统辨识方法[D]. 郭兰杰.江南大学 2016
[2]白噪声干扰下反馈非线性系统的递推辨识方法[D]. 胡佩佩.江南大学 2014
[3]基于数据滤波的两阶段辨识方法[D]. 岳娜.江南大学 2010
本文编号：3410599
【文章来源】：江南大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：77 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２．４不同噪声方差下ＨＧＩ算法的估计误差曲线???
１０?２０?３０?４０?５０?６０?７０?８０?９０?１００??ｋ??图２．４不同噪声方差下ＨＧＩ算法的估计误差曲线???ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ??ｇ?．?ｒ?＋?ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ?＿??＋?．?：十？＊％??４?－?ｉ．?．?－ｒ＊＊－?￣ｒ?ｒｆ??＞?４－丹?＋?＋?：＋?＊?４Ｌ??。沒：＿??２?■?■?；?＋＋?＋?＋４－?＾?＋＊??－２－？—赞，．ｗ?祷…ｑ??－４?－?？?４?？？?＋？?＋?十羊?＋?－??－６?－?Ｘ?＋?－??＿ｇ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ??８００?８２０?８４０?８６０?８８０?９００?９２０?９４０?９６０?９８０?１０００??图２．５真实输出ｙ⑷和预测输出卵）随时间ｉ的变化曲线??下的输入非线性闭环系统相比：有色噪声的引入增加了辨识的难度．本节对输入非线性受??控自回归自回归（ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ?ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ?ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ，?ＣＡＲＡＲ）闭环系统，推导了递??阶梯度迭代算法．进一步，针对系统的辨识难点即受到有色噪声的干扰，设计相应的线性??滤波器．利用线性滤波器对量测数据进行滤波ｌ７２ｌ将原系统转换为白噪声干扰系统，从而??提出基于滤波的递阶梯度迭代算法．??２．３．１系统描述??输入非线性闭环ＣＡＲＡＲ模型，如图２．６所示，也称为有色噪声干扰下的输入非线性??闭环系统
为比较噪声方差改变时参数估计精度如何改变，取方差为ａ２?＝?０．８０２的白噪声序列．??运用Ｆ－ＨＧＩ算法估计系统的待辨识参数，其参数估计及误差如表２．８所示，不同方差时，Ｆ－??ＨＧＩ算法的参数估计误差＾随迭代次数／ｃ变化曲线如图２．１３所示．??为验证参数估计的准确性和估计所得模型的有效性，用《?＝?８０１到ｔ?＝?１０００的数据对??辨识所得的模型进行验证．图２．１０给出了真实系统的测量输出与预测输出随时间ｆ的变化??曲线．??根据表２．３?－?２．４以及图２．８－２．１０针对输入非线性ＣＡＲＡＲ系统可以得到如下结论：??（１）由图２．８可知：Ｆ－ＨＧＩ算法和ＧＨＧＩ算法都是收敛的
【参考文献】：
期刊论文
[1]传递函数辨识（3）:正弦响应两点法和多点法[J]. 丁锋,徐玲,刘喜梅. 青岛科技大学学报(自然科学版). 2018(03)
[2]传递函数辨识（2）:脉冲响应两点法和三点法[J]. 丁锋,徐玲,刘喜梅. 青岛科技大学学报(自然科学版). 2018(02)
[3]传递函数辨识（1）:阶跃响应两点法和三点法[J]. 丁锋,徐玲,刘喜梅. 青岛科技大学学报(自然科学版). 2018(01)
[4]信号建模（6）:多频信号模型的递阶迭代参数估计[J]. 丁锋,徐玲,刘喜梅. 青岛科技大学学报(自然科学版). 2017(06)
[5]信号建模（5）:多频信号模型的递阶参数估计[J]. 丁锋,徐玲,刘喜梅. 青岛科技大学学报(自然科学版). 2017(05)
[6]信号建模（4）:多频信号模型的迭代参数估计[J]. 丁锋,徐玲,刘喜梅. 青岛科技大学学报(自然科学版). 2017(04)
[7]信号建模（3）:多频信号模型的递推参数估计[J]. 丁锋,徐玲,刘喜梅. 青岛科技大学学报(自然科学版). 2017(03)
[8]信号建模（2）:双频率信号[J]. 丁锋,徐玲,刘喜梅. 青岛科技大学学报(自然科学版). 2017(02)
[9]基于移动数据窗的传递函数多新息随机梯度辨识方法[J]. 徐玲. 控制与决策. 2017(06)
[10]信号建模（1）:单频率信号[J]. 丁锋,徐玲,刘喜梅. 青岛科技大学学报(自然科学版). 2017(01)
博士论文
[1]多新息辨识方法及性能分析[D]. 汪学海.江南大学 2017
[2]基于Volterra级数的非线性系统辨识及其应用研究[D]. 程长明.上海交通大学 2015
硕士论文
[1]基于滤波的线性参数系统辨识方法[D]. 郭兰杰.江南大学 2016
[2]白噪声干扰下反馈非线性系统的递推辨识方法[D]. 胡佩佩.江南大学 2014
[3]基于数据滤波的两阶段辨识方法[D]. 岳娜.江南大学 2010
本文编号：3410599
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