《控制理论与应用》2007年01期 加入收藏    获取最新    基于Hammerstein模型描述的非线性系统辨识新方法   向微;陈宗海   　　Hammerstein模型常用来描述pH值或具有幂函数、死区、开关等特性的过程,本文提出了一种辨识此类对象模型结构和参数的新方法,首先将非线性静态部分和线性动态部分分别用非线性基和Laguerre级数表示,然后通过最小二乘法、矩阵特征值分解和矩阵扩维,辨识出两部分参数．并证明了该方法在输出端存在白噪声情况下误差的收敛性．此方法仅需假设输入为持续激励,适用范围广,计算简单,辨识精度高．最后通过pH中和滴定实验验证了以上结论． 【作者单位】：中国科学技术大学自动化系 安徽合肥230027 【关键词】：Hammerstein模型;Laguerre级数;最小二乘辨识;SVD分解 【基金】：国家高水平大学985计划资助项目(KY2701) 【分类号】：TP11 【DOI】：CNKI:ISSN:1000-8152.0.2007-01-027 【正文快照】： 　　1引言(Introduetion) Ha~erstein模型由非线性静态模块和线性动态模块串联构成，适合描述pH值或具有幂函数、死区、开关等非线性特性的过程，其背景是被控对象本身近似线性，但是执行机构具有近似静态非线性的情况[l].辨识H~erstein模型的意义在于:利用辨识结果获得中间层输出，选择合适的性能指标，就可以把原非线性系统的控制问题分解为线性模块的动态优化问题和非线性模块的静态求根问题，因此可以有效结合线性模型预测控制的成熟理论解决这类非线性对象的控制问题，避免传统非线性控制方法计算量大，收敛性和闭环稳定性不能得到保证等…   推荐 CAJ下载           PDF下载   CAJViewer7.0阅读器支持所有CNKI文件格式，AdobeReader仅支持PDF格式   New identification method of nonlinear systems based on Hammerstein models   XIANG Wei;CHEN Zong-hai (Department of Automation;University of Science and Technology of China;Hefei Anhui 230027;China)   　Hammerstein models are commonly used to present the pH process or the processes with characteristics such as exponent, dead-zone and switch. A new method for identification Hammerstein models is presented in this paper. Firstly, the nonlinear static part and the linear dynamic part are expressed by nonlinear basis functions and the Laguerre functions, respectively. The parameters of these two parts are then identified by least squares estimation, singular value decomposition and matrix dimension expansion. The convergence of the output error is also proved when white noises exist in the output signal. The proposed approach is based on weak assumptions on persistency of the excitation, so it is suitable for many applications. The operation is easy and the result is accurate. Finally, a simulation on a pH process is given to validate the conclusions. 【Keyword】：Hammerstein models;Laguerre functions;least squares estimation;singular value decomposition   【参考文献】   共（3）篇    中国期刊全文数据库 找到 3 条   1 李嗣福,钱俊,李亚秦,陈忠保; 基于Lagurre函数的一类非线性系统预测控制 [J];中国科学技术大学学报; 2000年05期 2 张泉灵,王树青; 基于Hammerstein模型的非线性预测函数控制 [J];浙江大学学报(工学版); 2002年02期 3 李嗣福,刘勇,刘禾; 基于Laguerre函数模型的预测控制算法 [J];中国科学技术大学学报; 1999年03期   【共引文献】   共（38）篇    中国期刊全文数据库 找到 10 条   1 张兵,陈德钊; 基于反S形变换的pH跟踪控制 [J];化工自动化及仪表; 2004年01期 2 李超璟,徐保国,潘丰,刘飞; 基于Laguerre函数模型的多变量广义预测自适应控制 [J];河南科技大学学报(自然科学版); 2002年04期 3 张爽,王艳秋; 广义预测控制算法及其应用研究 [J];甘肃科技纵横; 2005年06期 4 李超璟,熊伟丽,徐保国; Wiener型系统基于神经网络的在线训练算法广义预测控制 [J];内蒙古大学学报(自然科学版); 2003年02期 5 许超,陈治纲,邵惠鹤; 预测控制技术及应用发展综述 [J];化工自动化及仪表; 2002年03期 6 苏成利,李平,邓淑贤,王树青; 一种基于T-S模糊模型的自适应预测函数控制 [J];控制工程; 2007年06期 7 夏伯锴,袁璞; 基于Laguerre函数模型的大纯滞后系统预测控制 [J];石油大学学报(自然科学版); 2002年06期 8 刘桂芝; 基于Hammerstei模型的非线性预测控制 [J];微计算机信息; 2007年01期 9 薛福珍,汤瑜瑜,柏洁; 基于BP网络的一种非线性预测控制算法 [J];中国科学技术大学学报; 2004年05期 10 刘玉民,张雨虹,王永强; 基于一类特殊非线性模型的广义预测控制 [J];微计算机信息; 2007年16期  中国优秀硕士学位论文全文数据库 找到 10 条   1 董菲; 预测控制在电厂中的应用研究 [D];华北电力大学（北京）; 2006年 2 安树; 基于T-S模糊模型的广义预测控制方法研究 [D];燕山大学; 2006年 3 俞金妹; 基于神经网络的预测函数控制方法研究 [D];浙江大学; 2007年 4 杨圆圆; 模型预测控制研究与应用 [D];大庆石油学院; 2006年 5 赵士城; 丁苯橡胶生产过程控制软件的开发及控制算法的研究 [D];东华大学; 2007年 6 徐磊; 基于Hammerstein/Wiener模型的非线性预测控制及其仿真研究 [D];湖南大学; 2004年 7 谢启; 预测函数控制技术及其应用研究 [D];浙江工业大学; 2003年 8 杜鹃; 基于支持向量机的非线性预测控制研究 [D];浙江大学; 2006年 9 张坚; 神经网络控制技术在现代电站中的应用 [D];重庆大学; 2003年 10 郭林; 基于非线性分离模型的预测控制及其应用 [D];北京化工大学; 2007年  中国博士学位论文全文数据库 找到 9 条   1 陈薇; 非线性预测控制快速算法的研究与应用 [D];中国科学技术大学; 2007年 2 王国玉; 预测函数控制及其在火电厂中的应用研究 [D];华北电力大学（河北）; 2004年 3 南敬昌; 宽带功率放大器非线性、行为模型与数字预失真系统研究 [D];北京邮电大学; 2007年 4 苏成利; 非线性模型预测控制的若干问题研究 [D];浙江大学; 2006年 5 张智焕; 复杂系统预测控制算法及其应用研究 [D];浙江大学; 2002年 6 孙冬梅; 动态压力测量系统非线性模型辨识 [D];南京理工大学; 2004年 7 徐祖华; 模型预测控制理论及应用研究 [D];浙江大学; 2004年 8 张日东; 非线性预测控制及应用研究 [D];浙江大学; 2007年 9 金鑫; 风力发电机组系统建模与仿真研究 [D];重庆大学; 2007年  中国重要会议论文全文数据库 找到 2 条   1 郭利进,王化祥; 一种改进的基于Hammerstein模型非线性广义预测控制算法 [A];2006中国控制与决策学术年会论文集 [C]; 2006年 2 郑涛,吴刚,季海波,罗国娟; 一类可分离非线性系统的广义预测控制 [A];第二十四届中国控制会议论文集（上册） [C]; 2005年   【二级参考文献】   共（7）篇    中国期刊全文数据库 找到 3 条   1 戴高良,殷纯永,谢广平; 采用预测控制进行纵向塞曼幅值热稳频的研究 [J];中国激光; 1998年05期 2 张泉灵,王树青; 基于ARMAX模型自适应预测函数控制 [J];信息与控制; 2000年05期 3 李嗣福,刘勇,刘禾; 基于Laguerre函数模型的预测控制算法 [J];中国科学技术大学学报; 1999年03期  西文参考文献 找到 4 条   1 WANG W; Generalized predictive control of nonlinear systems of the Hammerstein form [M];Control Theory&Applications; 1994年 2 ESKINAT E, JOHNSON S H, LUYBEN W L; Use of Hammerstein models in identification of nonlinear systems [M];AIChE J; 1991年 3 KORENBERG I W; The identification of nonlinear biological systems: Wiener and Hammerstein cascade model [M];Biolog Cybernet; 1986年 4 PATWARDHAN R S, LAKSHMINARAYANAN S,SHAA S L; Constrained nonlinear MPC using Hammerstein and Wiener models: PLS framework [M];AIChE; 1998年   【相似文献】    中国期刊全文数据库   1 向微,陈宗海; 基于Hammerstein模型描述的非线性系统辨识新方法 [J];控制理论与应用; 2007年01期; 145-149 2 黄正良,尹辉; 辩识Hammerstein模型的集成辩识方法——MISO情形 [J];西南工学院学报; 1997年01期; 3-8 3 朱学峰; 采用Hammerstein模型的非线性预测控制 [J];控制理论与应用; 1994年05期; 564-575 4 徐湘元,毛宗源; 基于Hammerstein模型预测控制的分析与研究 [J];控制理论与应用; 2000年04期; 62-65 5 李嗣福,钱俊,李亚秦,陈忠保; 基于Lagurre函数的一类非线性系统预测控制 [J];中国科学技术大学学报; 2000年05期; 45-50 6 黄正良，万百五，韩崇昭; 辨识Hammerstein模型的两步法 [J];控制理论与应用; 1995年01期; 34-39 7 袁廷奇,刘文江; 非线性Hammerstein系统辨识的动态分离方法 [J];控制理论与应用; 2002年04期; 136-139 8 冯雅君,彭志瑾; 某随动系统动态模型相关—最小二乘辨识 [J];控制理论与应用; 1986年03期; 59-67 9 冯子龙,刘健,刘开周; AUV自主导航航位推算算法的分析研究 [J];海洋技术; 2006年03期; 23-26 10 张书明，吕荣霞，尹征琦，刘文江; 基于在线辨识的极值系统动态寻优控制方法研究 [J];控制理论与应用; 1995年05期; 659-664  中国优秀硕士学位论文全文数据库   1 贾林; 传感器动态非线性建模和补偿的研究 [D];合肥工业大学; 2003年 2 谢启; 预测函数控制技术及其应用研究 [D];浙江工业大学; 2003年 3 徐磊; 基于Hammerstein/Wiener模型的非线性预测控制及其仿真研究 [D];湖南大学; 2004年 4 高彦荷; 基于混合递阶遗传算法的RBF神经网络优化及应用 [D];四川大学; 2004年 5 陈非; 多层前向神经网络结构的研究 [D];大连理工大学; 2000年 6 张彩; 火电厂热控系统控制性能评价方法的研究 [D];华北电力大学（河北）; 2007年 7 佘远俊; 神经网络在非线性系统辨识中的应用 [D];西南交通大学; 2005年 8 杨建林; 非线性系统的模糊辨识方法与应用研究 [D];武汉理工大学; 2005年 9 刘霞; 复杂非线性系统的小波神经网络建模及其应用 [D];大庆石油学院; 2005年 10 吴海燕; 基于支持向量机与模糊推理的系统辨识与控制研究 [D];西安理工大学; 2006年  中国博士学位论文全文数据库   1 张庆武; 模块多变量广义预测控制及应用 [D];中国科学技术大学; 2006年 2 胡丹; 小波支持向量回归模型及其应用研究 [D];西南交通大学; 2006年 3 彭宇; 非线性智能观测器及其应用研究 [D];浙江大学; 2000年 4 包哲静; 支持向量机在智能建模和模型预测控制中的应用 [D];浙江大学; 2007年 5 陈薇; 非线性预测控制快速算法的研究与应用 [D];中国科学技术大学; 2007年 6 王俊国; 基于神经网络的建模方法与控制策略研究 [D];华中科技大学; 2004年 7 于萍; 自适应逆控制方法研究及其应用 [D];华北电力大学（河北）; 2006年  中国重要会议论文全文数据库   1 吴丽娟; 基于Laguerre级数模型的模型预测控制 [A];2000中国控制与决策学术年会论文集 [C]; 2000年 2 史旭华; 基于Hammerstein模型的多变量非线性预测控制 [A];第二十一届中国控制会议论文集 [C]; 2002年 3 郭利进,王化祥; 一种改进的基于Hammerstein模型非线性广义预测控制算法 [A];2006中国控制与决策学术年会论文集 [C]; 2006年 4 李红星,顾宏; 基于遗传算法辨识非线性系统的Hammerstein模型 [A];1996年中国智能自动化学术会议论文集（下册） [C]; 1996年 5 李世华,李捷; 一种基于动态人工神经网络的Hammerstein模型辨识 [A];1999中国控制与决策学术年会论文集 [C]; 1999年 6 陈希平,梁敏; 基于Takagi-Sugeno模糊模型的广义预测控制(英文) [A];第二十三届中国控制会议论文集（上册） [C]; 2004年 7 吕强,郝继红,段运波,许耀铭; 利用动态RBF网络的非线性系统辨识 [A];1994中国控制与决策学术年会论文集 [C]; 1994年 8 蔚瑞华,徐立鸿; 基于T-S模糊模型的广义模糊神经网络的系统辨识 [A];第25届中国控制会议论文集（上册） [C]; 2006年 9 刘海宁,李真; 电致伸缩微位移器的非线性控制系统设计 [A];1995年中国智能自动化学术会议暨智能自动化专业委员会成立大会论文集（下册） [C]; 1995年 10 蔡建立; 频域最小二乘辨识法 [A];1994中国控制与决策学术年会论文集 [C]; 1994年

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