Hammerstein模型辨識(shí)屬于非線性系統(tǒng)辨識(shí)的一個(gè)分支。Hammerstein模型是由一個(gè)非線性模塊和一個(gè)線性模塊串聯(lián)來描述非線性特征的。在許多非線性實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ椭?由于較其它非線性模型結(jié)構(gòu)相對(duì)簡單,且具有較易辨識(shí)、計(jì)算量少、能較好的反應(yīng)過程的特征等特點(diǎn),得到了廣泛的使用。本文在介紹Hammerstein模型的基礎(chǔ)上主要研究一類線性動(dòng)態(tài)環(huán)節(jié)為CARMA或稱ARMAX的Hammerstein模型,這類模型是一類有色噪聲干擾的隨機(jī)系統(tǒng)。本文按照以下兩種不同的分類方法研究：按辨識(shí)方法：①迭代法,②遞歸法；按不同非線性部分方法：①非線性部分為冪函數(shù)的情況②非線性部分為死區(qū)函數(shù)的情況。本文最后提出了一種全新的辨識(shí)思路—最小概率方法。為了得到方法的有效性以及不同方法結(jié)果的對(duì)比,對(duì)每個(gè)問題都進(jìn)行了仿真研究,獲得了有意義的結(jié)論。本文的主要內(nèi)容如下：1.介紹常用隨機(jī)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),引入噪聲的概念及其分類；噪信比的概念以及計(jì)算方法,最后定義了誤差準(zhǔn)則。2.介紹了Hammerstein模型極其擴(kuò)展模型的結(jié)構(gòu)和數(shù)學(xué)描述。3.針對(duì)不同的非線性模塊,詳細(xì)介紹了Hammerstein模型的辨識(shí)方法,通過仿真結(jié)果,對(duì)不同... 

【文章頁數(shù)】：51 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 Hammerstein模型提出的背景及意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究的主要內(nèi)容
2 預(yù)備知識(shí)
    2.1 隨機(jī)系統(tǒng)模型
    2.2 噪聲及噪信比
        2.2.1 白噪聲和有色噪聲的概念
        2.2.2 噪信比及其計(jì)算
    2.3 誤差準(zhǔn)則
3 Hammerstein-Wiener模型
    3.1 Hammerstein模型的描述
    3.2 Wiener模型的描述
    3.3 Hammerstein-Wiener模型的描述
4 有色噪聲干擾下的Hammerstein模型的辨識(shí)方法
    4.1 非線性函數(shù)為冪函數(shù)的情況
        4.1.1 迭代法
        4.1.2 遞歸法
        4.1.3 舉例仿真
        4.1.4 仿真結(jié)論
    4.2 非線性函數(shù)為死區(qū)函數(shù)的情況
        4.2.1 離散非線性的描述
        4.2.2 迭代法
        4.2.3 遞歸法
        4.2.4 舉例仿真
        4.2.5 仿真結(jié)論
    4.3 基于最小概率的非線性系統(tǒng)辨識(shí)
        4.3.1 最小概率方法
        4.3.2 舉例仿真
        4.3.3 結(jié)論
5 總結(jié)和展望
致謝
參考文獻(xiàn)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Hammerstein模型辨識(shí)[J]. 孫寶華,孟莎莎.  科技廣場. 2009(07)
[2]一種辨識(shí)Wiener-Hammerstein模型的新方法[J]. 徐小平,錢富才,王峰.  控制與決策. 2008(08)
[3]Hammerstein-Wiener模型最小二乘向量機(jī)辨識(shí)及其應(yīng)用[J]. 桂衛(wèi)華,宋海鷹,陽春華.  控制理論與應(yīng)用. 2008(03)
[4]基于Hammerstein模型描述的非線性系統(tǒng)辨識(shí)新方法[J]. 向微,陳宗海.  控制理論與應(yīng)用. 2007(01)
[5]一種多輸入單輸出Hammerstein系統(tǒng)的集成辨識(shí)方法[J]. 孔金生,萬百五.  控制理論與應(yīng)用. 2005(04)
[6]基于Hammerstein模型的非線性預(yù)測函數(shù)控制[J]. 張泉靈,王樹青.  浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2002(02)



本文編號(hào)：3661797