含有色噪声的神经模糊Hammerstein模型分离辨识

作     者：方甜莲 贾立 FANG Tian-lian;JIA Li

作者机构：上海大学机电工程与自动化学院自动化系上海市电站自动化技术重点实验室上海200072 

基　　金：国家自然科学基金项目(61374044) 上海市教委创新重点项目(14ZZ088) 2013年上海市人才发展基金 上海市宝山区科学技术委员会项目(BKW2013120)资助~~ 

出 版 物：《控制理论与应用》 (Control Theory & Applications)

年 卷 期：2016年第33卷第1期

页      码：23-31页

摘      要：针对实际工业过程中普遍存在的有色噪声,本文提出一种基于递推增广最小二乘算法的神经模糊Hammerstein模型辨识方法,突破了传统的Hammerstein模型迭代分离算法.首先,利用多信号源实现Hammerstein模型中静态非线性环节和动态线性环节的分离,大大简化了辨识过程,提高了串联环节参数的分离精度.其次,利用长除法将噪声模型用有限脉冲响应模型逼近,采用增广递推最小二乘法进行线性环节的参数估计.最后,采用神经模糊模型拟合静态非线性环节,同时设计了神经模糊模型参数的非迭代优化算法,改善了模型的使用范围.该方法保证了模型的预测精度,对含有色噪声的非线性系统具有较好的拟合效果.仿真结果验证了上述方法的有效性.

主 题 词：非线性系统 Hammerstein模型 多信号源 增广递推最小二乘算法 神经模糊模型 

学科分类：0711[理学-心理学类] 0808[工学-自动化类] 0809[工学-计算机类] 07[理学] 08[工学] 070105[070105] 0802[工学-机械学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 0701[理学-数学类] 071101[071101] 

核心收录：

D　O　I：10.7641/cta.2015.50390

馆 藏 号：203505580...