隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展,人們在生產(chǎn)實(shí)踐和科學(xué)實(shí)驗(yàn)中遇到了許多參數(shù)估計(jì)、系統(tǒng)控制、系統(tǒng)仿真等問題,希望通過建立數(shù)學(xué)模型解決這些問題。系統(tǒng)辨識則根據(jù)觀測到的輸入輸出數(shù)據(jù),從給定的模型類中選擇與研究對象最適合的模型,它正好解決了上述建模問題。系統(tǒng)辨識這一強(qiáng)大功能,被廣泛地應(yīng)用在航天、航海、機(jī)器人、醫(yī)療、工程制造等領(lǐng)域。從線性系統(tǒng)辨識,到非線性系統(tǒng)辨識,都給工業(yè)生產(chǎn)活動帶來了極大幫助,系統(tǒng)辨識理論也得到了迅猛發(fā)展。Wiener系統(tǒng)是一種常見的非線性系統(tǒng),在工程等領(lǐng)域應(yīng)用較為廣泛。Wiener系統(tǒng)辨識一直是研究的一個熱點(diǎn),在此背景下,本文針對非線性系統(tǒng)中的Wiener系統(tǒng),提出了一種新的頻域辨識方法。工業(yè)生產(chǎn)中,經(jīng)常會遇到非線性畸變,許多系統(tǒng)也可以用線性模型來近似。當(dāng)非線性畸變過大時,用線性模型來近似就會出現(xiàn)較大誤差,不能滿足生產(chǎn)要求,這時需要建立非線性模型,非線性系統(tǒng)的辨識理論也就應(yīng)運(yùn)而生。Wiener系統(tǒng)是一類具有特定結(jié)構(gòu)的非線性系統(tǒng),它由一個線性模塊和一個靜態(tài)無記憶的非線性模塊組成,能較好地反映一類非線性動力系統(tǒng)。在實(shí)際生產(chǎn)活動中,有較為廣泛的一類非線性系統(tǒng),如線性控制系統(tǒng)加上非線性增益的... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：36 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

沒有噪聲

添加噪聲定義如下：2()()nymTymT

第三章連續(xù)時間Wiener系統(tǒng)辨識21圖3-3AFD與K.T方法比較3.6本章小結(jié)本章主要對連續(xù)時間Wiener系統(tǒng)頻域辨識方法的研究。第一節(jié)講述傳遞函數(shù)，傳遞函數(shù)在系統(tǒng)頻域辨識中起著非常重要的作用。它是系統(tǒng)本身的一種屬性，與輸入信號的種類和大小無關(guān)。第二節(jié)講述有理正交基，這是推導(dǎo)文中算法的工具。有理正交基一直是個熱門話題，在系統(tǒng)辨識、信號處理、系統(tǒng)控制等領(lǐng)域經(jīng)常會出現(xiàn)。第三節(jié)講述2H()空間中函數(shù)的最佳線性逼近，根據(jù)最大選擇標(biāo)準(zhǔn)選擇基函數(shù)的極點(diǎn)，構(gòu)造基函數(shù)，將2H()空間中的函數(shù)用有理正交基進(jìn)行線性逼近，該方法稱為自適應(yīng)傅立葉分解算法（AFD算法）。本節(jié)內(nèi)容為后文講述Wiener系統(tǒng)線性部分的估計(jì)提供理論支撐。最后提出連續(xù)時間Wiener系統(tǒng)辨識辨識方法，這是本文研究的重點(diǎn)。從激勵信號、最佳線性逼近，到傳遞函數(shù)的自適應(yīng)逼近，再到線性部分辨識過程、非線性部分辨識過程的闡述，層層推進(jìn)，將新的辨識方法娓娓道來。本節(jié)中的三個實(shí)例，從無噪聲到添加噪聲，再與K.T方法進(jìn)行比較，自適應(yīng)傅立葉分解算法辨識連續(xù)時間Wiener系統(tǒng)都取得了很好的辨識效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果以圖片的形式呈現(xiàn)，直觀反應(yīng)了本文方法的優(yōu)越性。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3135240