基于數(shù)據(jù)濾波的兩階段辨識方法.pdf

1、論文以國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(NO.60973043)為背景,研究有色噪聲干擾下線性、非線性系統(tǒng)的兩階段辨識方法.作者在查閱了相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,簡要回顧了系統(tǒng)辨識的歷史,綜述了相關(guān)參數(shù)估計(jì)方法,并對兩階段辨識方法進(jìn)行了深入研究,取得的研究成果如下:
　　 1.針對有色噪聲干擾的輸出誤差類系統(tǒng),提出OEAR模型和Box-Jenkins模型的兩階段辨識方法.算法的主要思想是:根據(jù)噪聲模型的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)相應(yīng)的線性濾波器,用該濾波器對輸入輸出

2、數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理,將系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為白噪聲干擾的輸出誤差模型,再利用輔助模型辨識思想以及最小二乘原理,將系統(tǒng)模型參數(shù)和噪聲模型參數(shù)交替辨識.仿真例子證明了算法的有效性.
　　 2.很多非線性系統(tǒng)都可以用Hammerstein模型來描述,將兩階段辨識思想推廣到Htammerstein非線性動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)模型,利用多項(xiàng)式C(z)對非線性結(jié)構(gòu)輸入和輸出進(jìn)行濾波處理,將系統(tǒng)模型轉(zhuǎn)換為非線性受控自回歸模型,然后利用最小二乘原理將轉(zhuǎn)換后的系統(tǒng)模型和噪聲

3、模型進(jìn)行交互估計(jì),推導(dǎo)出基于數(shù)據(jù)濾波的的兩階段辨識算法.仿真例子對提出算法進(jìn)行了仿真并和遞推廣義算法、隨機(jī)梯度算法進(jìn)行了比較.
　　 3.針對一般有色噪聲干擾的Hammerstein非線性系統(tǒng),即干擾噪聲為自回歸滑動(dòng)平均模型(ARMA)的輸入非線性系統(tǒng),借助數(shù)據(jù)濾波的思想和最小二乘原理,將辨識步驟分為系統(tǒng)模型和噪聲模型辨識兩個(gè)階段,提出Hammerstein-CARARMA模型的兩階段辨識算法.計(jì)算機(jī)仿真說明該算法能得到高精度的