基于移动数据窗的传递函数多新息随机梯度辨识方法

发布时间：2018-11-10 09:18

【摘要】：一些工业过程可以近似用一个传递函数描述,结合统计辨识方法和非线性优化策略提出传递函数参数辨识方法.该方法采用动态数据方案,使用系统观测数据获得系统更多的模态信息.基于动态观测数据,提出传递函数随机梯度参数辨识方法.为进一步提高辨识精度,利用动态窗数据将随机梯度参数辨识方法中的标量新息扩展为新息向量,提出传递函数多新息随机梯度参数估计方法.最后通过仿真例子对所提出的方法进行了性能分析和模型验证.
[Abstract]:Some industrial processes can be described by a transfer function approximately, and the parameter identification method of transfer function can be proposed by combining statistical identification method and nonlinear optimization strategy. The dynamic data scheme is used to obtain more modal information of the system. Based on dynamic observation data, a stochastic gradient parameter identification method based on transfer function is proposed. In order to further improve the identification accuracy, the scalar innovation in the stochastic gradient parameter identification method is extended to the innovation vector by using the dynamic window data, and a transfer function multi-innovation stochastic gradient parameter estimation method is proposed. Finally, the performance analysis and model verification of the proposed method are carried out through simulation examples.
【作者单位】： 江南大学物联网工程学院;无锡商业职业技术学院物联网技术学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61273194) 江苏省高校自然科学基金项目(16KJB120007) 江苏省“青蓝工程”资助项目
【分类号】：TP13

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本文编号：2322025