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基于厚尾双学生氏t分布的非线性状态空间系统鲁棒辨识方法
1
作者
刘鑫
海洋
代伟
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期3052-3064,共13页
状态空间模型作为一种常见且重要的模型结构在自动化领域有着广泛的应用,本文针对异常值干扰下的非线性状态空间系统辨识问题开展研究.与现有的辨识方法不同,本文充分考虑了状态转移过程和输出量测过程均受到异常值干扰的情况,提出了一...
状态空间模型作为一种常见且重要的模型结构在自动化领域有着广泛的应用,本文针对异常值干扰下的非线性状态空间系统辨识问题开展研究.与现有的辨识方法不同,本文充分考虑了状态转移过程和输出量测过程均受到异常值干扰的情况,提出了一种更加全面的鲁棒辨识算法.首先利用两个相互独立的学生氏t分布分别对状态噪声和输出噪声进行建模以保障算法的鲁棒性;其次利用粒子平滑算法估计状态变量的后验概率分布以解决状态未知问题;最后利用期望最大化算法实现未知参数估计.在算法实现过程中使用了学生氏t分布表达式的数学分解,这样做的好处是:(1)更加有利于算法的推导和实现;(2)更清晰地解释了算法的鲁棒性能.并且本文通过数值算例和应用算例验证了该方法的有效性.
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关键词
非线性状态空间系统
鲁棒辨识
学生氏t分布
粒子平滑
期望最大化算法
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职称材料
题名
基于厚尾双学生氏t分布的非线性状态空间系统鲁棒辨识方法
1
作者
刘鑫
海洋
代伟
机构
中国矿业大学人工智能研究院
中国矿业大学信息与控制工程学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期3052-3064,共13页
基金
国家自然科学基金(No.62103134,No.62373361)
国家重点研发计划(No.2022YFB3304700)
中国博士后基金(No.2023M743776)。
文摘
状态空间模型作为一种常见且重要的模型结构在自动化领域有着广泛的应用,本文针对异常值干扰下的非线性状态空间系统辨识问题开展研究.与现有的辨识方法不同,本文充分考虑了状态转移过程和输出量测过程均受到异常值干扰的情况,提出了一种更加全面的鲁棒辨识算法.首先利用两个相互独立的学生氏t分布分别对状态噪声和输出噪声进行建模以保障算法的鲁棒性;其次利用粒子平滑算法估计状态变量的后验概率分布以解决状态未知问题;最后利用期望最大化算法实现未知参数估计.在算法实现过程中使用了学生氏t分布表达式的数学分解,这样做的好处是:(1)更加有利于算法的推导和实现;(2)更清晰地解释了算法的鲁棒性能.并且本文通过数值算例和应用算例验证了该方法的有效性.
关键词
非线性状态空间系统
鲁棒辨识
学生氏t分布
粒子平滑
期望最大化算法
Keywords
nonlinear s
t
a
t
e-space model
robus
t
sys
t
em iden
t
ifica
t
ion
S
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t
a
t
ion maximiza
t
ion algori
t
hm
分类号
TP27 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于厚尾双学生氏t分布的非线性状态空间系统鲁棒辨识方法
刘鑫
海洋
代伟
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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