基于辅助模型递推最小二乘法的Hammerstein模型多信号源辨识.pdf

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1、第38卷第1期南京理工大学学报Vo1．38No．12014年2月JournalofNamingUniversityofScienceandTechnologyFeb．2014基于辅助模型递推最小二乘法的Hammerstein模型多信号源辨识贾立，杨爱华，邱铭森(1．上海大学机电工程与自动化学院，上海市电站自动化技术重点实验室，上海200072；2．新加坡国立大学工程学院，新加坡119260)摘要：针对含有过程噪声的Hammerstein模型，提出了一种基于辅助模型递推最小二乘法的Hammerstein模型多信号源辨识方法。采用多信号源实现H

2、ammerstein模型的可辨识性和参数估计分离问题；将辅助模型引入到串联模块的最小二乘法辨识中，得到Hammerstein模型参数的无偏估计。仿真结果验证了该算法的有效性。关键词：Hammerstein模型；辅助模型；最小二乘法；参数辨识；多信号源中图分类号：TP273文章编号：1005—9830(2014)Ol一0034—06Auxiliarymodelrecursiveleastsquarealgorithmbasedmulti—signalidentificationofHammersteinmodelJiaLi，YangAihua

3、，QiuMinsen。(1．ShanghaiKeyLaboratoryofPowerStationAutomationTechnology，CollegeofMechatronicsEngineeringandAutomation，ShanghaiUniversity，Shanghai200072，China；2．FacultyofEngineering，NationalUniversityofSingapore，Singapore119260)Abstract：Amulti—signalidentificationalgorithmbas

4、edonauxiliarymodelrecursiveleastsquarealgorithmforHammersteinmodelwithprocessnoiseisproposedhere．Themulti—signalsareusedtorealizetheidentificationandseparationofHammersteinmode1．Theconceptofauxiliarymodelisemployedintotheleastsquarealgorithmtoobtaintheunbiasedestimationoft

5、heHammersteinmode1．Thesimulationresultsshowtheeficiencyoftheproposedmethod．Keywords：Hammersteinmodels；auxiliarymodels；leastsquarealgorithm；parameteridentification；multi．signals收稿日期：2013—06—08修回日期：2013-08-12基金项目：国家自然科学基金(61004019；61374044)；上海市科委国际合作项目(12510709400)；上海市教委创新重点

6、项目(14ZZ088)；上海大学”十一五”211建设项目资助作者简介：贾立(1975一)，女，博士，教授，主要研究方向：复杂非线性系统的建模、优化与控制，E—mail：jiali@staff．shu．edn．cn。引文格式：贾立，杨爱华，邱铭森．基于辅助模型递推最小二乘法的Hammerstein模型多信号源辨识[J]．南京理工大学学报，2014，38(1)：34—39．投稿网址：http：／／njlgdxxb．paperonce．org总第194期贾立杨爱华邱铭森基于辅助模型递推最小二乘法的Hammerstein模型多信号源辨识35目前，在

7、非线性动态建模研究中，Hammerstein模型是其中的一个研究热点，它同时测中间变量，等表示线性部分的传递函数，n。和n表示与模型阶数相关的参数，e(k)表示白结合了动态线性模型和静态(无记忆)非线性函数模型，具有较易辨识、计算量少、能较好地反映噪声。过程特征的特点，适合作为过程控制模型使用一引。对于Hammerstein模型的辨识，可采用迭代图1Hammerstein模型结构图和过参数法、随机法、频域法、盲辨识法、解耦法等本文采用神经模糊系统(NFM)拟合静态非辨识出静态非线性模块和动态线性模块的参线性模块，即数一。但采用经典的两阶段辨

8、识法分离静态非线性模块与动态线性模块，在辨识的第一阶段，若()=“())(M())(2)系统中存在过程噪声，辨识得到的含原系统参数式中：(·)表示静态非线性模块的估计量，乘积项的