基于Volterra级数和递推最小二乘法的结构振动响应非线性特征和损伤识别

1

作者 李雪艳 赖煜山 +2 位作者 刘恩 刘荣林 赵卫 《计算力学学报》 北大核心 2025年第3期404-411,449,共9页

当结构发生损伤时有可能引发结构的非线性振动,所以进行非线性识别可以检测结构损伤。而Volterra级数可以为非线性振动分析提供简明的分析模型,可以分离振动响应的线性和非线性成分,从而建立起更灵敏的非线性特征指标。在识别Volterra核... 当结构发生损伤时有可能引发结构的非线性振动,所以进行非线性识别可以检测结构损伤。而Volterra级数可以为非线性振动分析提供简明的分析模型,可以分离振动响应的线性和非线性成分,从而建立起更灵敏的非线性特征指标。在识别Volterra核时,需要输入激励响应和输出振动响应,是一个反问题求解问题。为了避免测试激励响应,本文使用不同测点的振动响应作为输入响应。为了避免矩阵求逆和病态求解问题,提出使用递推最小二乘法。研究了Volterra级数分离的各振动响应成分的特点,然后构建了非线性特征指标,进行非线性损伤位置的识别。为了消除激励位置和输入振动响应位置对非线性特征指标的影响,使用贝叶斯融合对最后的特征指标向量进行融合,最后能准确地识别出损伤位置。通过七层框架结构的多工况分析,验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 VOLTERRA级数 递推最小二乘法 非线性特征识别 损伤识别 贝叶斯融合

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基于B样条递推最小二乘的温度传感器非线性校正 被引量：11

2

作者 魏国 王昕 +1 位作者 雷苗 孙圣和 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2008年第12期54-56,共3页

提出一种基于B样条递推最小二乘的温度传感器非线性校正方法。利用具有低阶光滑特性的B样条函数进行逆向建模,有效地提高了校正精度;考虑到在线应用的实际需求,采用易于微处理器实现的递推最小二乘估计控制参数。分别对铂电阻和热电偶... 提出一种基于B样条递推最小二乘的温度传感器非线性校正方法。利用具有低阶光滑特性的B样条函数进行逆向建模,有效地提高了校正精度;考虑到在线应用的实际需求,采用易于微处理器实现的递推最小二乘估计控制参数。分别对铂电阻和热电偶温度传感器进行了非线性校正,表明所提出的非线性校正方法具有样本点少、校正精度高、简单实用等优点,符合传感器向智能化、灵巧化方向发展的需求。 展开更多

关键词 温度传感器 非线性校正 B样条 递推最小二乘

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基于前向神经网络的非线性时变系统辨识的改进递推最小二乘算法 被引量：5

3

作者 于开平 牟晓明 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期107-109,144,共4页

标准的递推最小二乘算法随着递推次数的增加,增益矩阵将逐渐趋于零,致使递推算法慢慢失去修正能力,出现所谓的"数据饱和"现象。为了克服"数据饱和"问题,首先对递推最小二乘算法进行改进,得到了改进的最小二乘算法(I... 标准的递推最小二乘算法随着递推次数的增加,增益矩阵将逐渐趋于零,致使递推算法慢慢失去修正能力,出现所谓的"数据饱和"现象。为了克服"数据饱和"问题,首先对递推最小二乘算法进行改进,得到了改进的最小二乘算法(IRLS),并给出了收敛性证明,然后将该算法应用于基于前向神经网络的非线性时变系统辨识。通过对两个非线性时变系统进行有效验证,仿真结果表明本文算法计算精度高、计算速度快、数值稳定性好,并能有效克服"数据饱和"。 展开更多

关键词 非线性时变系统 多层前向神经网络 系统辨识 改进递推最小二乘算法

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输出非线性方程误差类系统递推最小二乘辨识方法 被引量：5

4

作者 丁锋 陈启佳 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第3期193-213,共21页

随着控制技术的发展,控制对象的规模越来越大,使得辨识算法的计算量也越来越大.对于结构复杂的非线性系统,特别是包含未知参数乘积的非线性系统,使得过参数化辨识方法的参数数目大幅度增加,辨识算法的计算量也急剧增加,因此探索计算量... 随着控制技术的发展,控制对象的规模越来越大,使得辨识算法的计算量也越来越大.对于结构复杂的非线性系统,特别是包含未知参数乘积的非线性系统,使得过参数化辨识方法的参数数目大幅度增加,辨识算法的计算量也急剧增加,因此探索计算量小的参数估计方法势在必行.针对输出非线性方程误差类系统,讨论了基于过参数化模型的递推最小二乘类辨识方法;为减小过参数化辨识算法的计算量和提高辨识精度,分别利用分解技术和数据滤波技术,研究和提出了基于模型分解的递推最小二乘辨识方法和基于数据滤波的递推最小二乘辨识方法.最后给出了几个典型辨识算法的计算量、计算步骤、流程图. 展开更多

关键词 参数估计 递推辨识 最小二乘 模型分解 数据滤波 辅助模型辨识思想 多新息辨识理论 递阶辨识原理 耦合辨识概念 输入非线性系统 输出非线性系统

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非线性部分最小二乘法在催化剂活性建模中的应用 被引量：2

5

作者 文忠 俞金寿 华向明 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 1998年第6期717-721,共5页

结合统计回归与神经网络的优点，使用基于神经网络的非线性部分最小二乘回归法，建立了醋酸乙烯生产装置催化剂活性的非参数模型，模型的精度高且计算量较小。实际应用证明了方法的有效性。

关键词 部分最小二乘法 催化剂 活性 非线性 非参数模型

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基于递推部分最小二乘自适应质量监控策略及其在橡胶混炼过程中的应用 被引量：3

6

作者 宋凯 王海清 李平 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期410-416,共7页

提出一种新的基于递推部分最小二乘(RPLS)算法的自适应在线质量监控策略。利用隐变量选择算法,根据实时采集的现场数据,在不增加计算和存储容量的基础上递推更新RPLS过程监测模型,进而更新Qα控制限,从而使RPLS自适应质量监控系统具有... 提出一种新的基于递推部分最小二乘(RPLS)算法的自适应在线质量监控策略。利用隐变量选择算法,根据实时采集的现场数据,在不增加计算和存储容量的基础上递推更新RPLS过程监测模型,进而更新Qα控制限,从而使RPLS自适应质量监控系统具有强时变跟踪特性,能够有效克服传统监测算法Qα无法反映系统时变性的缺点,大大降低了监控系统的误报率和漏报率,提高监控系统性能。并根据橡胶混炼过程特点,将此方法运用于该时变间歇过程质量监控中,取得了满意效果。 展开更多

关键词 递推部分最小二乘 统计质量监控 橡胶混炼

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递推部分最小二乘方法

7

作者 李春富 叶昊 王桂增 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第z1期27-30,共4页

部分最小二乘(PLS)回归可较好地解决多元线性回归中的共线性问题,目前被广泛地应用于过程建模和监控.作者首先给出核PLS算法,然后在此基础上推出递推部分最小二乘(RPLS)方法,可以基于新数据和旧的PLS模型参数更新PLS模型.将该递推PLS方... 部分最小二乘(PLS)回归可较好地解决多元线性回归中的共线性问题,目前被广泛地应用于过程建模和监控.作者首先给出核PLS算法,然后在此基础上推出递推部分最小二乘(RPLS)方法,可以基于新数据和旧的PLS模型参数更新PLS模型.将该递推PLS方法和传统PLS方法同时用于仿真研究,结果表明递推算法性能和传统方法的相近,而计算量大大减少. 展开更多

关键词 部分最小二乘 核部分最小二乘 递推部分最小二乘 软测量

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基于模糊聚类与非线性最小二乘法的径向基网络设计 被引量：4

8

作者 周琛 马峥 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2002年第7期859-862,共4页

针对径向基网络构造的关键,径向基函数中心位置的合理选取,利用改进的模糊聚类法给出了径向基网络中心的选择算法,并在此基础上结合非线性最小二乘法,提出了一种新的网络递推学习算法。这种学习算法充分利用径向基网络的二次信息,迭代... 针对径向基网络构造的关键,径向基函数中心位置的合理选取,利用改进的模糊聚类法给出了径向基网络中心的选择算法,并在此基础上结合非线性最小二乘法,提出了一种新的网络递推学习算法。这种学习算法充分利用径向基网络的二次信息,迭代地确定径向基函数的中心位置和网络的权系数。通过运用于泵站特性曲面的拟合,证明了该算法是行之有效的. 展开更多

关键词 模糊聚类 非线性最小二乘法 径向基网络 设计 神经网络 递推学习算法

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基于改进最小二乘步骤的NARMA模型辨识非线性时变结构系统 被引量：1

9

作者 彭海波 于开平 刘炜 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2010年第2期19-22,共4页

基于时变非线性自回归滑动平均模型利用改进的递推最小二乘算法提出一种用于非线性时变结构系统辨识的方法。利用线性变换将非线性时不变结构系统的动力学模型转化为非线性自回归滑动平均模型,然后将非线性项展开为系统输出数据的多项... 基于时变非线性自回归滑动平均模型利用改进的递推最小二乘算法提出一种用于非线性时变结构系统辨识的方法。利用线性变换将非线性时不变结构系统的动力学模型转化为非线性自回归滑动平均模型,然后将非线性项展开为系统输出数据的多项式的形式。利用短时时不变假设,通过改变模型的参数跟踪系统参数的变化,将非线性时变系统的辨识问题转化为线性时变系统的辨识问题,再利用改进的递推最小二乘算法实现对非线性时变结构系统的辨识。最后通过一个具有非线性时变刚度的三自由度结构系统的仿真算例表明,该方法可以有效地辨识非线性时变结构系统。 展开更多

关键词 振动与波 非线性时变系统 系统辨识 递推最小二乘 自回归滑动平均

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基于递推批量最小二乘的Volterra级数辨识方法 被引量：9

10

作者 张华君 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2004年第12期2282-2285,共4页

针对用批量最小二乘方法进行 Volterra级数在线辨识计算量大 ,所需数据存储空间多 ,以及实际应用时自相关矩阵易出现病态的不足 ,提出了一种基于递推批量最小二乘的 Volterral级数辨识方法 .该方法利用观测矩阵维数固定的批量最小二乘辨... 针对用批量最小二乘方法进行 Volterra级数在线辨识计算量大 ,所需数据存储空间多 ,以及实际应用时自相关矩阵易出现病态的不足 ,提出了一种基于递推批量最小二乘的 Volterral级数辨识方法 .该方法利用观测矩阵维数固定的批量最小二乘辨识 ,形式简单 ,所需数据存储空间小 ;同时利用递推辨识的思想 ,避免了对矩阵直接求逆 ,减小了计算量 .另外 ,为了防止自相关矩阵出现病态 ,文中引入影响因子的概念对观测数据进行取舍 ,一定程度上增强辨识的数值稳定性 .最后通过一个工程实例验证了该方法的有效性 .该方法为 展开更多

关键词 VOLTERRA级数 递推批量最小二乘 非线性辨识 影响因子 电动舵机

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基于参数辨识的电液伺服非线性模型预测控制 被引量：1

11

作者 周成宝 侯艳茹 +1 位作者 刘珂 于存贵 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第8期90-94,100,共6页

针对电液伺服系统存在的非线性、模型不确定性和约束问题,提出了一种基于参数辨识的非线性模型预测控制方法。利用递推最小二乘法辨识电液伺服系统模型参数,以克服模型不确定性;基于模型参数辨识结果,考虑负载流量非线性、控制量约束和... 针对电液伺服系统存在的非线性、模型不确定性和约束问题,提出了一种基于参数辨识的非线性模型预测控制方法。利用递推最小二乘法辨识电液伺服系统模型参数,以克服模型不确定性;基于模型参数辨识结果,考虑负载流量非线性、控制量约束和状态约束需求,构建性能指标函数,设计了非线性模型预测控制方法,并进行闭环稳定性分析。仿真结果表明,辨识方法可以较快估计出模型参数,最大估计误差为1.802%,相比于PID控制,控制算法的最大轨迹跟踪误差减小了88.66%。所提方法能有效处理系统约束与非线性,具有较好的控制效果。 展开更多

关键词 电液伺服系统 非线性模型预测控制 递推最小二乘法 不确定性

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基于递推最小二乘法的阀控缸液压系统控制策略 被引量：7

12

作者 张海洋 梁全 +1 位作者 王志科 徐威 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第11期1743-1751,共9页

阀控缸液压系统存在建模不准确、动态控制精度较低和控制算法调试困难的问题,为此,提出了一种基于递推最小二乘法(RLS)的反步法动态面控制策略,并采用半实物仿真平台对其控制算法进行了调试验证。首先,建立了阀控缸液压系统非线性状态... 阀控缸液压系统存在建模不准确、动态控制精度较低和控制算法调试困难的问题,为此,提出了一种基于递推最小二乘法(RLS)的反步法动态面控制策略,并采用半实物仿真平台对其控制算法进行了调试验证。首先,建立了阀控缸液压系统非线性状态空间模型,推导了该系统的最小二乘矩阵形式和递推算法公式;然后,基于李雅普诺夫稳定性理论和动态面控制技术,建立了阀控非对称缸系统的控制模型,设计了一种基于RLS的反步法动态面控制器;最后,基于半实物仿真平台,对改造后的Linux操作系统进行了实时性验证,完成了阀控非对称缸系统参数辨识和基于RLS的反步法动态面控制试验任务。试验结果表明:RLS算法不仅能用于准确地估计系统模型参数,更能有效地适应系统模型参数的变化;相比于常规PID控制方法,基于RLS反步法动态面控制策略在阀控非对称缸系统稳定状态和换向的过程中,其动态控制精度分别提高了72.9%和20.3%,可为今后阀控缸液压系统建模及非线性控制策略研究提供较高的理论参考。 展开更多

关键词 电液伺服系统 非线性控制策略 反步法 递推最小二乘法 动态面控制 半实物仿真 阀控非对称缸系统

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基于递推最小二乘离散辨识法的飞轮储能系统无位置控制方法 被引量：4

13

作者 张文元 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2018年第18期135-141,共7页

为了提高飞轮储能系统无位置传感器控制性能,飞轮电机必须具有参数辨识和参数自整定的功能。因此,提出一种基于递推最小二乘离散法在线辨识未知参数的转子位置扩张观测器,以使位置观测环节具有较强的鲁棒性能。首先,建立飞轮电机数学模... 为了提高飞轮储能系统无位置传感器控制性能,飞轮电机必须具有参数辨识和参数自整定的功能。因此,提出一种基于递推最小二乘离散法在线辨识未知参数的转子位置扩张观测器,以使位置观测环节具有较强的鲁棒性能。首先,建立飞轮电机数学模型并进行离散化分析,在此基础上,采用通过将反电动势估算值反馈引入到非线性扩张观测器计算中的转子位置估算方法。随后,将基于递推最小二乘辨识算法应用于飞轮电机离散模型并可同时辨识定子电阻、交直轴电感等关键电磁参数,以便消除因飞轮电机模型误差引起的转子位置估算误差,提高系统无位置检测性能。最后,搭建基于DSP2812的硬件实验平台。仿真和实验结果表明所提算法对未知参数的辨识具有一定的准确性和实时性,可实现对飞轮储能系统的无位置传感器运行控制。 展开更多

关键词 储能系统 飞轮电机 递推最小二乘法 离散模型 非线性扩张观测器 无位置传感器

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基于一种新模糊模型的非线性系统模糊辨识 被引量：15

14

作者 刘福才 关新平 裴润 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期113-116,共4页

提出一种基于新的模糊模型和加权递推最小二乘算法 (WRLSA)的非线性系统模糊辨识方法 .新型的具有插值能力的模糊系统可以通过学习从输入输出采样数据中提取MISO系统模糊规则 ,它继承了Sugeno模型及其变化形式的许多优点 .采用相应的模... 提出一种基于新的模糊模型和加权递推最小二乘算法 (WRLSA)的非线性系统模糊辨识方法 .新型的具有插值能力的模糊系统可以通过学习从输入输出采样数据中提取MISO系统模糊规则 ,它继承了Sugeno模型及其变化形式的许多优点 .采用相应的模糊隶属函数 ,使得被辨识的模型可用若干局部线性模型来表示 ,然后利用WRLSA拟合这些线性模型 .给出了详细的模糊辨识算法 ,为了验证该辨识方法的有效性 。 展开更多

关键词 模糊模型 非线性系统 模糊辨识 模糊建模 模糊if-then规则 加权递推最小二乘算法 启发式方法

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输入非线性方程误差自回归系统的多新息辨识方法 被引量：9

15

作者 丁锋 毛亚文 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第1期1-23,共23页

典型块结构非线性系统包括基本的输入非线性系统、输出非线性系统、输入输出非线性系统、反馈非线性系统等.输入非线性系统包括输入非线性方程误差类系统和输入非线性输出误差类系统.以输入非线性方程误差自回归系统,即输入非线性受控... 典型块结构非线性系统包括基本的输入非线性系统、输出非线性系统、输入输出非线性系统、反馈非线性系统等.输入非线性系统包括输入非线性方程误差类系统和输入非线性输出误差类系统.以输入非线性方程误差自回归系统,即输入非线性受控自回归自回归(IN-CARAR)系统为例,分别基于过参数化模型,基于关键项分离原理,基于数据滤波技术以及基于辨识模型分解技术,研究和提出了IN-CARAR系统的随机梯度辨识方法、多新息随机梯度辨识方法、递推最小二乘辨识方法、多新息最小二乘辨识方法.这些方法可以推广到其他输入非线性方程误差系统、输入非线性输出误差类系统、输出非线性方程误差类系统、输出非线性输出类系统、反馈非线性系统等.同时,给出了几个典型辨识算法的计算步骤、流程图和计算量. 展开更多

关键词 参数估计 递推辨识 梯度搜索 最小二乘 过参数化模型 关键项分离原理 数据滤波技术 模型分解 辅助模型辨识思想 多新息辨识理论 递阶辨识原理 耦合辨识概念 输入非线性系统 输出非线性系统

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动力系统非线性行为识别方法与验证 被引量：5

16

作者 许斌 贺佳 Sami F.Masri 《土木工程学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第S1期24-30,共7页

在构建动力非线性系统恢复力的幂级数多项式模型的基础上,提出一种完全基于结构激励和响应时间序列的非线性恢复力识别方法,并通过一个带非线性构件(磁流变阻尼器)的四层结构模型在不同激励方式下的动力测试数据对该方法的有效性进行验... 在构建动力非线性系统恢复力的幂级数多项式模型的基础上,提出一种完全基于结构激励和响应时间序列的非线性恢复力识别方法,并通过一个带非线性构件(磁流变阻尼器)的四层结构模型在不同激励方式下的动力测试数据对该方法的有效性进行验证。有别于传统的系统识别方法,本方法不需要已知结构质量分布,也不需要提取系统特征值信息,而是直接根据系统时域信息进行恢复力识别。对于结构各自由度均受到外激励的情况,基于实测数据,运用最小二乘优化算法识别出恢复力模型的各个参数,进而得到模型振动过程中磁流变阻尼器提供的阻尼力随时间的变化情况,并与试验实测结果进行比较。针对结构仅有部分自由度受外激励的情况,对以上方法进行扩展,分步确定结构各层间恢复力并与实测结果进行比较。结果表明,该非线性恢复力识别法无论在结构全部或者部分自由度受激励的情况下均能有效地识别出结构的非线性恢复力,可为土木工程结构在地震等动力荷载作用下的损伤评估提供新的方法。 展开更多

关键词 非线性恢复力 幂级数多项式模型 磁流变阻尼器 最小二乘拟合 实测数据 全部激励 部分激励

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输入非线性方程误差系统的多新息辨识方法 被引量：6

17

作者 丁锋 陈慧波 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第2期97-124,共28页

针对输入非线性方程误差系统,即输入非线性受控自回归系统,研究了基于过参数化模型的多新息辨识方法和基于过参数化模型的递阶多新息辨识方法;研究了基于关键项分离原理的多新息辨识方法;使用辨识模型分解技术,研究了基于关键项分离原... 针对输入非线性方程误差系统,即输入非线性受控自回归系统,研究了基于过参数化模型的多新息辨识方法和基于过参数化模型的递阶多新息辨识方法;研究了基于关键项分离原理的多新息辨识方法;使用辨识模型分解技术,研究了基于关键项分离原理的两阶段多新息辨识方法和三阶段多新息辨识方法.这些方法可以推广到其他输入非线性方程误差系统、输入非线性输出误差类系统、输出非线性方程误差类系统、输出非线性输出类系统、反馈非线性系统等.同时,给出了几个典型辨识算法的计算量、计算步骤和流程图. 展开更多

关键词 参数估计 递推辨识 梯度搜索 最小二乘 过参数化模型 关键项分离原理 模型分解 辅助模型辨识思想 多新息辨识理论 递阶辨识原理 耦合辨识概念 输入非线性系统 输出非线性系统

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辅助模型辨识方法(2):输入非线性输出误差系统 被引量：4

18

作者 丁锋 陈慧波 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2016年第2期97-115,共19页

针对具有已知基的输入非线性输出误差系统,提出了基于过参数化模型的辅助模型递推辨识方法和辅助模型递阶辨识方法,提出了基于关键项分离的辅助模型递推辨识方法、基于关键项分离的辅助模型两阶段辨识方法和辅助模型三阶段辨识方法,提... 针对具有已知基的输入非线性输出误差系统,提出了基于过参数化模型的辅助模型递推辨识方法和辅助模型递阶辨识方法,提出了基于关键项分离的辅助模型递推辨识方法、基于关键项分离的辅助模型两阶段辨识方法和辅助模型三阶段辨识方法,提出了基于双线性参数模型分解的辅助模型随机梯度算法和基于双线性参数模型分解的辅助模型递推最小二乘算法,并给出了几个典型辨识算法的计算量、计算步骤.这些算法的收敛性分析都是需要研究的辨识课题. 展开更多

关键词 参数估计 递推辨识 梯度搜索 最小二乘 过参数化模型 关键项分离 模型分解 辅助模型辨识思想 递阶辨识原理 输入非线性系统

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辅助模型辨识方法(3):输入非线性输出误差自回归系统 被引量：3

19

作者 丁锋 毛亚文 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2016年第3期193-214,共22页

输入非线性系统包括输入非线性方程误差类系统和输入非线性输出误差类系统.针对输入非线性输出误差自回归系统,分别基于过参数化模型,基于关键项分离原理,基于数据滤波技术,研究了相应的基于过参数化模型的辅助模型递推辨识方法、基于... 输入非线性系统包括输入非线性方程误差类系统和输入非线性输出误差类系统.针对输入非线性输出误差自回归系统,分别基于过参数化模型,基于关键项分离原理,基于数据滤波技术,研究了相应的基于过参数化模型的辅助模型递推辨识方法、基于关键项分离的辅助模型递推辨识方法、基于数据滤波的辅助模型递推辨识方法.这些方法可以推广到其他输入非线性输出误差系统、输出非线性输出误差系统、反馈非线性系统等.并给出了几个典型辨识算法的计算步骤、流程图和计算量. 展开更多

关键词 参数估计 递推辨识 梯度搜索 最小二乘 过参数化模型 关键项分离 滤波技术 模型分解 辅助模型辨识思想 递阶辨识原理 输入非线性系统 输出非线性系统

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辅助模型辨识方法(5):最小二乘辨识 被引量：6

20

作者 丁锋 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2016年第5期385-403,共19页

借助于辅助模型辨识思想,针对白噪声干扰的输入非线性有限脉冲响应系统,研究了辅助模型最小二乘辨识方法、辅助模型多新息最小二乘辨识方法、变递推间隔辅助模型最小二乘辨识方法、变递推间隔辅助模型多新息最小二乘辨识方法、等递推间... 借助于辅助模型辨识思想,针对白噪声干扰的输入非线性有限脉冲响应系统,研究了辅助模型最小二乘辨识方法、辅助模型多新息最小二乘辨识方法、变递推间隔辅助模型最小二乘辨识方法、变递推间隔辅助模型多新息最小二乘辨识方法、等递推间隔辅助模型多新息最小二乘辨识方法,以及有限数据窗最小二乘辨识方法,包括引入加权因子(加权矩阵)、遗忘因子得到的一些相应辨识方法. 展开更多

关键词 参数估计 递推辨识 最小二乘 关键项分离 辅助模型辨识思想 多新息辨识理论 递阶辨识原理 耦合辨识概念 滤波辨识理念 输入非线性系统 输出非线性系统

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