有理正交基在频域辨识中的应用研究

发布时间：2021-04-13 11:49

　　随着科学技术的快速发展,人们在生产实践和科学实验中遇到了许多参数估计、系统控制、系统仿真等问题,希望通过建立数学模型解决这些问题。系统辨识则根据观测到的输入输出数据,从给定的模型类中选择与研究对象最适合的模型,它正好解决了上述建模问题。系统辨识这一强大功能,被广泛地应用在航天、航海、机器人、医疗、工程制造等领域。从线性系统辨识,到非线性系统辨识,都给工业生产活动带来了极大帮助,系统辨识理论也得到了迅猛发展。Wiener系统是一种常见的非线性系统,在工程等领域应用较为广泛。Wiener系统辨识一直是研究的一个热点,在此背景下,本文针对非线性系统中的Wiener系统,提出了一种新的频域辨识方法。工业生产中,经常会遇到非线性畸变,许多系统也可以用线性模型来近似。当非线性畸变过大时,用线性模型来近似就会出现较大误差,不能满足生产要求,这时需要建立非线性模型,非线性系统的辨识理论也就应运而生。Wiener系统是一类具有特定结构的非线性系统,它由一个线性模块和一个静态无记忆的非线性模块组成,能较好地反映一类非线性动力系统。在实际生产活动中,有较为广泛的一类非线性系统,如线性控制系统加上非线性增益的... 

【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

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没有噪声

添加噪声定义如下：2()()nymTymT

第三章连续时间Wiener系统辨识21图3-3AFD与K.T方法比较3.6本章小结本章主要对连续时间Wiener系统频域辨识方法的研究。第一节讲述传递函数，传递函数在系统频域辨识中起着非常重要的作用。它是系统本身的一种属性，与输入信号的种类和大小无关。第二节讲述有理正交基，这是推导文中算法的工具。有理正交基一直是个热门话题，在系统辨识、信号处理、系统控制等领域经常会出现。第三节讲述2H()空间中函数的最佳线性逼近，根据最大选择标准选择基函数的极点，构造基函数，将2H()空间中的函数用有理正交基进行线性逼近，该方法称为自适应傅立叶分解算法（AFD算法）。本节内容为后文讲述Wiener系统线性部分的估计提供理论支撑。最后提出连续时间Wiener系统辨识辨识方法，这是本文研究的重点。从激励信号、最佳线性逼近，到传递函数的自适应逼近，再到线性部分辨识过程、非线性部分辨识过程的阐述，层层推进，将新的辨识方法娓娓道来。本节中的三个实例，从无噪声到添加噪声，再与K.T方法进行比较，自适应傅立叶分解算法辨识连续时间Wiener系统都取得了很好的辨识效果。实验结果以图片的形式呈现，直观反应了本文方法的优越性。

【参考文献】：
期刊论文
[1]MATLAB系统辨识工具箱在系统控制设计中的应用[J]. 郑剑翔.  福州大学学报(自然科学版). 2010(05)
[2]基于正交基函数的广义FIR模型辨识方法[J]. 刘强,陈仁文,王鑫伟.  系统工程与电子技术. 2009(11)
[3]基于粒子群优化的Wiener模型辨识与实例研究[J]. 张艳,李少远,王笑波,周坚刚.  控制理论与应用. 2006(06)
[4]系统辨识在热工系统仿真中的应用[J]. 张琴舜,邓琛,李剑.  微型电脑应用. 2001(01)
[5]系统辨识方法在HWRR反应堆动态参数估计中的应用[J]. 李志安,罗璋琳.  核动力工程. 1988(04)



本文编号：3135240