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含饱和特性的双采样率数据Hammerstein系统辨识

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Date of Publication:2020-01-01

Journal:科学技术与工程

Affiliation of Author(s):电子信息与电气工程学部

Volume:20

Issue:28

Page Number:11639-11646

Abstract:针对含有饱和特性的双采样率数据Hammerstein系统提出了一种新的辨识方法。首先,将含有饱和特性的静态非线性环节和线性动态环节的串联,整理成一个非线性基函数和线性动态环节的串联。在此基础上,利用辅助模型辨识原理解决数据缺失、中间未知变量、被辨识参数之间存在耦合的问题,通过递推辨识算法利用双率采样数据辨识单率Hammerstein模型中的参数。最后,以一个含饱和特性非线性系统实例的建模来验证提出辨识算法的有效性。

Note:新增回溯数据

Pre One:基于Chebyshev正交函数神经网络的混沌系统鲁棒自适应同步

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