【摘要】：針對含有過程噪聲的Hammerstein模型,提出了一種基于輔助模型遞推最小二乘法的Hammerstein模型多信號源辨識方法。采用多信號源實現(xiàn)Hammerstein模型的可辨識性和參數(shù)估計分離問題;將輔助模型引入到串聯(lián)模塊的最小二乘法辨識中,得到Hammerstein模型參數(shù)的無偏估計。仿真結(jié)果驗證了該算法的有效性。
[Abstract]:For the Hammerstein model with process noise, a Hammerstein model multi-signal source identification method based on auxiliary model recursive least squares method is proposed. The identification of Hammerstein model and the separation of parameter estimation are realized by using multi-signal sources, and the auxiliary model is introduced into the identification of serial modules by least square method, and the unbiased estimation of the parameters of Hammerstein model is obtained. Simulation results show that the proposed algorithm is effective.
【作者單位】： 上海大學(xué)機電工程與自動化學(xué)院 上海市電站自動化技術(shù)重點實驗室;新加坡國立大學(xué)工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61004019;61374044) 上海市科委國際合作項目(12510709400) 上海市教委創(chuàng)新重點項目(14ZZ088) 上海大學(xué)”十一五”211建設(shè)項目資助
【分類號】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：2462395