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基于偏差补偿递推最小二乘的Hammerstein-Wiener模型辨识

李妍 毛志忠 王琰

李妍, 毛志忠, 王琰. 基于偏差补偿递推最小二乘的Hammerstein-Wiener模型辨识. 自动化学报, 2010, 36(1): 163-168. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00163
引用本文: 李妍, 毛志忠, 王琰. 基于偏差补偿递推最小二乘的Hammerstein-Wiener模型辨识. 自动化学报, 2010, 36(1): 163-168. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00163
LI Yan, MAO Zhi-Zhong, WANG Yan. Identification of Hammerstein-Wiener Models Based on Bias Compensation Recursive Least Squares. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2010, 36(1): 163-168. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00163
Citation: LI Yan, MAO Zhi-Zhong, WANG Yan. Identification of Hammerstein-Wiener Models Based on Bias Compensation Recursive Least Squares. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2010, 36(1): 163-168. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00163

基于偏差补偿递推最小二乘的Hammerstein-Wiener模型辨识

doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00163
详细信息
    通讯作者:

    李妍

Identification of Hammerstein-Wiener Models Based on Bias Compensation Recursive Least Squares

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    Corresponding author: LI Yan
  • 摘要: 许多实际系统可以表示成一种中间为线性动态环节、输入输出端为非线性静态环节的Hammerstein-Wiener模型. 针对含过程噪声的Hammerstein-Wiener模型, 提出一种改进在线两阶段辨识方法. 第一步采用偏差补偿递推最小二乘法在线辨识含原系统参数乘积项的参数向量. 通过在递推最小二乘算法中引入一个修正项, 补偿过程噪声引起的估计偏差. 第二步采用基于张量积逼近的奇异值分解法分离出原系统各参数的值. 通过引入两个矩阵的张量积逼近加权最小二乘的权系数, 提高参数分离精度. 理论分析和计算机仿真验证了本文方法的有效性.
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出版历程
  • 收稿日期:  2008-10-17
  • 修回日期:  2009-05-06
  • 刊出日期:  2010-01-20

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