針對含有飽和特性的雙采樣率數(shù)據(jù)Hammerstein系統(tǒng)提出了一種新的辨識方法。首先,將含有飽和特性的靜態(tài)非線性環(huán)節(jié)和線性動態(tài)環(huán)節(jié)的串聯(lián),整理成一個非線性基函數(shù)和線性動態(tài)環(huán)節(jié)的串聯(lián)。在此基礎(chǔ)上,利用輔助模型辨識原理解決數(shù)據(jù)缺失、中間未知變量、被辨識參數(shù)之間存在耦合的問題,通過遞推辨識算法利用雙率采樣數(shù)據(jù)辨識單率Hammerstein模型中的參數(shù)。最后,以一個含飽和特性非線性系統(tǒng)實例的建模來驗證提出辨識算法的有效性。

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

圖1雙采樣率數(shù)據(jù)的Hammerstein系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

圖1中,離散信號u(k)經(jīng)過零階保持器(Hh)得到連續(xù)信號u(t)(h為保持周期);u(t)施加到靜態(tài)非線性模塊f(·)的輸入端;非線性模塊f(·)的輸出uˉ(t)施加到被控對象G(z)上;x(t)為被控對象的不含外界噪聲的輸出信號;y(t)為被控對象和外界噪聲的混合輸出;....

圖2飽和特性非線性函數(shù)

圖1中,靜態(tài)非線性環(huán)節(jié)f(·)是飽和特性非線性函數(shù),其輸入輸出關(guān)系如圖2所示。飽和特性非線性函數(shù)可以表示為

圖3參數(shù)辨識算法的流程框圖

圖3給出上述參數(shù)辨識算法的流程框圖。3仿真算例

圖4相對參數(shù)估計誤差曲線

(3)在不同噪信比下,噪信比越大,參數(shù)估計精度越低,且估計值逼近真值的速率越低。4結(jié)論

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