【摘要】：一些工業(yè)過程可以近似用一個傳遞函數(shù)描述,結(jié)合統(tǒng)計辨識方法和非線性優(yōu)化策略提出傳遞函數(shù)參數(shù)辨識方法.該方法采用動態(tài)數(shù)據(jù)方案,使用系統(tǒng)觀測數(shù)據(jù)獲得系統(tǒng)更多的模態(tài)信息.基于動態(tài)觀測數(shù)據(jù),提出傳遞函數(shù)隨機梯度參數(shù)辨識方法.為進(jìn)一步提高辨識精度,利用動態(tài)窗數(shù)據(jù)將隨機梯度參數(shù)辨識方法中的標(biāo)量新息擴展為新息向量,提出傳遞函數(shù)多新息隨機梯度參數(shù)估計方法.最后通過仿真例子對所提出的方法進(jìn)行了性能分析和模型驗證.
[Abstract]:Some industrial processes can be described by a transfer function approximately, and the parameter identification method of transfer function can be proposed by combining statistical identification method and nonlinear optimization strategy. The dynamic data scheme is used to obtain more modal information of the system. Based on dynamic observation data, a stochastic gradient parameter identification method based on transfer function is proposed. In order to further improve the identification accuracy, the scalar innovation in the stochastic gradient parameter identification method is extended to the innovation vector by using the dynamic window data, and a transfer function multi-innovation stochastic gradient parameter estimation method is proposed. Finally, the performance analysis and model verification of the proposed method are carried out through simulation examples.
【作者單位】： 江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院;無錫商業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61273194) 江蘇省高校自然科學(xué)基金項目(16KJB120007) 江蘇省“青藍(lán)工程”資助項目
【分類號】：TP13

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本文編號：2322025