基于近似偏最小一乘的闭环系统辨识新方法

发布时间：2021-09-11 15:27

　　本文基于近似最小一乘准则和主成分分析,针对反馈通道模型阶次低于前向通道模型阶次且反馈通道不存在噪声的闭环系统,进行了近似偏最小一乘递推辨识算法的推导.为解决最小一乘准则函数不可微的问题,本文算法用确定性可导函数近似代替残差绝对值.近似偏最小一乘辨识算法可以克服基于最小二乘准则的辨识算法在受到满足（SαS）分布的尖峰噪声干扰时残差平方项过大的缺点,具有目标函数可导,计算简单的优点.同时,通过主成分分析去除数据向量各元素之间的线性相关,可以得出模型参数的唯一解.仿真实验表明,本文算法可以对反馈通道模型阶次低于前向通道模型阶次的闭环系统进行直接辨识,抑制了尖峰噪声对辨识结果的影响,具有优良的稳健性,可以更好地应用于闭环系统辨识. 

【文章来源】：控制理论与应用. 2016,33(11)北大核心EICSCD

【文章页数】：9 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]局部加权混合核偏最小二乘算法及其在软测量中的应用[J]. 孙茂伟,杨慧中.  信息与控制. 2015(04)
[2]基于近似最小一乘准则的多新息辨识算法[J]. 徐宝昌,张瀛丹.  控制工程. 2015(01)
[3]基于PLS特征提取和LS-SVM结合的NOx排放特性建模[J]. 吕游,刘吉臻,杨婷婷,孙伟毅.  仪器仪表学报. 2013(11)
[4]Identification Algorithm Based on the Approximate Least Absolute Deviation Criteria[J]. Bao-Chang Xu Xin-Le Liu Department of Automation, China University of Petroleum, Beijing 102249, China.  International Journal of Automation & Computing. 2012(05)
[5]带有稳定学习的递归神经网络动态偏最小二乘建模[J]. 王魏,柴天佑,赵立杰.  控制理论与应用. 2012(03)
[6]基于Hammerstein模型描述的非线性系统辨识新方法[J]. 向微,陈宗海.  控制理论与应用. 2007(01)
[7]基于偏最小二乘回归（PLSR）方法的铣削力模型系数辨识研究[J]. 尹力,刘强.  机械科学与技术. 2005(03)
[8]系统辨识中的闭环问题[J]. 莫建林,王伟,许晓鸣,张卫东.  控制理论与应用. 2002(01)
[9]基于最小一乘准则的非线性回归模型研究[J]. 董建,谢开贵.  重庆师范学院学报(自然科学版). 2001(04)
[10]最小L1模估计与线性规划的关系的一个问题[J]. 陈希孺,吴月华.  南京工学院学报. 1988(05)

博士论文
[1]稳定分布环境下的时延估计新方法研究[D]. 郭莹.大连理工大学 2009



本文编号：3393251