模塊化Hammerstein系統(tǒng)是由非線性靜態(tài)模塊和線性動態(tài)模塊串聯(lián)組合構(gòu)成,由于可以靈活選擇非線性模塊和線性模塊的表達(dá)形式,模塊化Hammerstein系統(tǒng)具有形式簡單和應(yīng)用廣泛的特點。針對存在時延或數(shù)據(jù)缺失的非線性動態(tài)工業(yè)過程,本文采用Hammerstein模型建模,提出了用于新型Hammerstein-QD時滯非線性系統(tǒng)參數(shù)估計的遞推最小二乘算法,和存在缺失數(shù)據(jù)Hammerstein系統(tǒng)的基于輔助模型的期望最大化算法。本文具體研究內(nèi)容如下:（1）按照線性模塊的不同,給出了Hammerstein非線性模型的分類,對本文研究中所涉及到的最小二乘算法、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、期望最大化算法以及輔助模型辨識思想進(jìn)行了詳細(xì)的論述,為后續(xù)辨識工作做了鋪墊。（2）針對帶有時間延遲的非線性工業(yè)過程,本文采用一種新型的Hammerstein-QD模型進(jìn)行建模,其中的非線性模塊由含有時延的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建。進(jìn)一步,提出遞推最小二乘算法估計系統(tǒng)中的未知參數(shù)。仿真結(jié)果證明,本文針對非線性時延系統(tǒng)提出的辨識建模方法是有效的。（3）針對輸出數(shù)據(jù)存在缺失的Hammerstein非線性系統(tǒng),將Hammerstein系... 

【文章來源】：青島大學(xué)山東省

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

Hammerstein系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

青島大學(xué)碩士學(xué)位論文(k)z)v為 AR 模型。rstein CARARMA 模型：D(z)A(z) (k) B(z) (k) (k)(z)(k) N[ (k)]y x vCx u )(k))v為 ARMA 模型。各模型中，A(z)、B(z)、 C (z)、D(z)為關(guān)于單位后移算子1z

D(z)A(z) (k) B(z) (k) (k)(z)(k) N[ (k)]y x vCx u )(k))v為 ARMA 模型。各模型中，A(z)、B(z)、 C (z)、D(z)為關(guān)于單位后移算子1z 圖 2.2 Hammerstein CAR 模型結(jié)構(gòu)圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3492916