| | | | | 基于样条逼近分段线性Hammerstein模型的辨识方法 | | | 李翠翠;朱芳来 | | | 对分段线性Hammerstein系统,讨论了一种样条逼近重构中间输入的信号还原和处理辨识方法。采用三阶B样条近似逼近H模型的非线性输出,线性部分的参数以及样条近似的系数用最小二乘法辨识得到,再结合样条近似结果,利用重构后的多项式回归估计出非线性部分的参数。数字仿真结果表明了该方法的有效性和实用性。 【作者单位】:桂林电子科技大学计算机与控制学院 541004 【关键词】:分段线性;Hammerstein模型;信号还原;参数辨识;B样条函数 【基金】:广西自然科学基金项目(0640171);国家自然科学基金项目(60464001) 【分类号】:TP11 【DOI】:CNKI:SUN:XXJK.0.2008-08-019 【正文快照】: 1引言迄今,由于非线性系统描述的复杂性和多样性,其参数辨识依然是一项具有挑战性的工作。Hammerstein模型则是非线性系统描述方法之一,由于其结构简单又能有效地描述动态系统的非线性特性,其辨识问题长期以来一直引起极大的关注[1-4]。样条函数的研究最早是作为概率分布的卷积 | | | 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 | | | | Identification Method Based on Spline Approximation for Piecewise-linear Hammerstein Model | | | Li Cuicui;Zhu Fanglai The Institute of Computer & Control;Guilin University of Electronic Technology;Guilin;541004;Guangxi Province;China | | | A dynamici ntermediatei nputr econstructingi dentification method of signal restoration and processing based on spline approximation for Hammerstein system with piecewise linearities is discussed.A cubic B-spline function is used to approximate the output of the nonlinear gain of systerm,Then the parametesrs of linear part and the spline are identified using the least square method.By an approximating operation,the intermediate input can be reconstructed.Finally,the nonlinear term is identified using the test and the reconstructedi ntermediatei nputb yp olynomialr egression.The effectiveness and the good performance of the proposed algorithm is demonstrated by numerical simulations. 【Keyword】:piecewise-linear;H ammersteinm odel;s ignalr estoration;parameteri dentification;B-splinef unction |
| | | | | | 1 | G.Dolanc ,and S.Strmcnik; Identification of nonlinears ystemsu singa p iecewise-linear Hammerstein model[J] [M];Syst.Contr.Lett; 2005年 | | 2 | Toscano-Medina,K; On-line handwritten characterr ecognitionu sings plinef unction [M];Circuits and Systems; 2004年 | | 3 | I kharia B.I,W estwick D.T; I dentification of time-varying Hammerstein systems using a basise xpansiona pproach. [M];E lectricala nd Computer Engineering,Canadian Conference on May; 2006年 | | 4 | Reutter,B.W,Gullberg,G.T,Sitek,A; Modeling spatial smoothness in fully3-D SPECTi mager econstructionu singm ultiresolution B-splines [M];Nuclear Science Symposium Conference Record,; 2006年 | | 5 | Haiying,Song,Weihua,Gui,Chunhua Yang; Identification of Hammerstein-Wiener model with least squares support vector machines [M];Control Conference,2007.CCC2007.; 年 |
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| | | | | | 1 | 田社平,丁国清,颜德田,石猛; 基于递归神经网络的传感器非线性动态建模(英文) [J]; 测试技术学报; 2004年02期 | | 2 | 吴德会,王晓红; 基于SVM的传感器动态模型辩识方法 [J]; 传感技术学报; 2006年03期 | | 3 | 贾林,吕勇,徐科军; 腕力传感器动态非线性的研究 [J]; 合肥工业大学学报(自然科学版); 2003年01期 | | 4 | 张志华,郑南宁,赵振选; 基于模糊对向神经网络的非线性动态系统辨识器 [J]; 控制理论与应用; 2000年04期 | | 5 | 徐科军,李成,朱志能,刘家军; 机器人腕力传感器动态响应的实时补偿 [J]; 自动化学报; 2001年05期 | | 6 | 吕立华,宋执环,李平; 用改进的多分辨小波网络辨识非线性动态系统 [J]; 浙江大学学报(工学版); 2002年01期 | | 7 | 吴坚,黄正良; 辨识Wiener模型的两步法 [J]; 西南工学院学报; 1995年01期 | | 8 | 徐科军,朱志能,苏建徽,陈荣保,刘家军; 传感器动态非线性的一种补偿方法 [J]; 仪器仪表学报; 2002年03期 | | 9 | 陆昕为,蔡之华,陈昌敏,陈安升; 基因表达式程序设计在信息系统建模预测中的应用 [J]; 微计算机信息; 2005年25期 | | 10 | 徐科军,殷铭; 基于FLANN的腕力传感器动态建模方法 [J]; 仪器仪表学报; 2000年01期 |
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