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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
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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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输入非线性方程误差系统的多新息辨识方法 被引量:6
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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(5):最小二乘辨识 被引量:5
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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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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
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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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辅助模型辨识方法(2):输入非线性输出误差系统 被引量:4
5
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
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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(4):基本思想与梯度辨识 被引量:1
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作者 丁锋 《南京信息工程大学学报(自然科学版)》 CAS 2016年第4期289-309,共21页
辅助模型辨识思想是针对系统存在一些不可测变量的辨识问题提出的,它是研究含有未知变量的线性系统、非线性系统辨识的重要手段.本文阐述了辅助模型辨识思想,针对白噪声干扰的输入非线性有限脉冲响应系统,研究辅助模型梯度辨识方法、辅... 辅助模型辨识思想是针对系统存在一些不可测变量的辨识问题提出的,它是研究含有未知变量的线性系统、非线性系统辨识的重要手段.本文阐述了辅助模型辨识思想,针对白噪声干扰的输入非线性有限脉冲响应系统,研究辅助模型梯度辨识方法、辅助模型多新息梯度辨识方法、变递推间隔辅助模型多新息梯度辨识方法,以及派生的变递推间隔辅助模型梯度辨识方法、等递推间隔辅助模型梯度辨识方法和等递推间隔辅助模型多新息梯度辨识方法. 展开更多
关键词 参数估计 递推辨识 梯度搜索 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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基于关键变量分离的输入非线性受控自回归系统最小二乘参数估计
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作者 沈乾彦 丁锋 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2014年第2期253-256,共4页
针对输入非线性系统存在两个未知参数集乘积项,导致模型参数不可辨识的情况,采用规范化系统参数方法来分离关键变量,提出了最小二乘迭代参数估计算法,来辨识输入非线性受控自回归系统的参数.仿真结果验证了其有效性.
关键词 最小二乘 迭代辨识 输入非线性系统 HAMMERSTEIN模型 关键变量分离
原文传递
基于鲁棒控制Lyapunov函数的非线性自适应跟踪 被引量:3
9
作者 陈奕梅 韩正之 寇春海 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2004年第6期1320-1322,1329,共4页
研究了一类带有未知参数以及扰动的多输入非线性系统的自适应跟踪问题,利用控制Lyapunov方法设计出一种自适应控制器。该控制器对系统的参数和状态的不确定性具有鲁棒性,并且能保证系统闭环全局稳定。仿真结果表明,该控制方案具有良好... 研究了一类带有未知参数以及扰动的多输入非线性系统的自适应跟踪问题,利用控制Lyapunov方法设计出一种自适应控制器。该控制器对系统的参数和状态的不确定性具有鲁棒性,并且能保证系统闭环全局稳定。仿真结果表明,该控制方案具有良好的跟踪性能、鲁棒性及参数辨识能力。 展开更多
关键词 多输入非线性系统 控制LYAPUNOV函数 自适应跟踪控制 鲁棒稳定
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