含饱和特性的双采样率数据Hammerstein系统辨识

发布时间：2024-02-28 22:39

　　针对含有饱和特性的双采样率数据Hammerstein系统提出了一种新的辨识方法。首先,将含有饱和特性的静态非线性环节和线性动态环节的串联,整理成一个非线性基函数和线性动态环节的串联。在此基础上,利用辅助模型辨识原理解决数据缺失、中间未知变量、被辨识参数之间存在耦合的问题,通过递推辨识算法利用双率采样数据辨识单率Hammerstein模型中的参数。最后,以一个含饱和特性非线性系统实例的建模来验证提出辨识算法的有效性。

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【部分图文】：

图1双采样率数据的Hammerstein系统结构

图1中,离散信号u(k)经过零阶保持器(Hh)得到连续信号u(t)(h为保持周期);u(t)施加到静态非线性模块f(·)的输入端;非线性模块f(·)的输出uˉ(t)施加到被控对象G(z)上;x(t)为被控对象的不含外界噪声的输出信号;y(t)为被控对象和外界噪声的混合输出;....

图2饱和特性非线性函数

图1中,静态非线性环节f(·)是饱和特性非线性函数,其输入输出关系如图2所示。饱和特性非线性函数可以表示为

图3参数辨识算法的流程框图

图3给出上述参数辨识算法的流程框图。3仿真算例

图4相对参数估计误差曲线

(3)在不同噪信比下,噪信比越大,参数估计精度越低,且估计值逼近真值的速率越低。4结论

本文编号：3914086