本文關(guān)鍵詞：具有已知基的輸入非線性方程誤差系統(tǒng)辨識方法

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【摘要】：非線性現(xiàn)象廣泛存在于工業(yè)生產(chǎn)過程中,非線性系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型是控制的基礎(chǔ)。論文研究具有已知基的輸入非線性方程誤差系統(tǒng)的辨識問題,該類模型描述了一些實(shí)際過程中的非線性特性。因此,研究這類系統(tǒng)的辨識方法具有理論意義和學(xué)術(shù)價(jià)值。論文主要成果如下。(1)針對基函數(shù)已知的輸入非線性方程誤差系統(tǒng),推導(dǎo)了系統(tǒng)的過參數(shù)化辨識模型。結(jié)合梯度搜索原理和多新息辨識理論辨識這個(gè)參數(shù)線性化模型,提出了基于過參數(shù)化模型的多新息隨機(jī)梯度算法;針對系統(tǒng)過參數(shù)化后派生出大量未知參數(shù),待辨識參數(shù)數(shù)目多,計(jì)算負(fù)擔(dān)大的問題,利用遞階辨識原理將所得的過參數(shù)化辨識模型分解成若干個(gè)子模型進(jìn)行辨識,提出了基于過參數(shù)化的遞階最小二乘算法,分析了算法的收斂性能,并與遞推最小二乘算法的計(jì)算量進(jìn)行了比較。(2)針對過參數(shù)化辨識模型引起大量冗余參數(shù)的問題,通過提取關(guān)鍵項(xiàng)將系統(tǒng)輸出表示為系統(tǒng)輸出回歸項(xiàng)、輸入回歸項(xiàng)以及關(guān)鍵項(xiàng)回歸項(xiàng)的線性組合,獲得了系統(tǒng)的關(guān)鍵項(xiàng)分離辨識模型,同時(shí)將該模型分解成兩個(gè)或三個(gè)虛擬的子模型進(jìn)行辨識。利用多新息辨識理論提出了基于關(guān)鍵項(xiàng)分離的多新息隨機(jī)梯度算法、基于關(guān)鍵項(xiàng)分離的兩階段和三階段多新息隨機(jī)梯度算法;同時(shí)提出了基于關(guān)鍵項(xiàng)分離的最小二乘類辨識方法,其中基于關(guān)鍵項(xiàng)分離的兩階段和三階段遞推最小二乘算法的計(jì)算量較小。(3)針對輸入非線性方程誤差系統(tǒng),基于雙線性參數(shù)模型分解技術(shù)將其分解成兩個(gè)辨識模型。應(yīng)用梯度搜索原理辨識這兩個(gè)模型,并引入遺忘因子改進(jìn)搜索效率,提出了基于分解的遺忘因子隨機(jī)梯度算法,提高了參數(shù)估計(jì)的精度;應(yīng)用最小二乘原理交互估計(jì)這兩個(gè)模型的參數(shù)向量,提出了基于分解的遞推最小二乘算法和基于分解的多新息最小二乘算法。與過參數(shù)化方法相比,基于雙線性模型分解的辨識方法也避免了冗余參數(shù)估計(jì)問題。
【學(xué)位授予單位】：江南大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：N945.14

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