基于输入预测误差的Wiener系统结构和参数辨识

发布时间：2024-02-25 18:23

　　为了辨识Wiener系统的结构和参数,提出了一种结构等效逆变换,将两个子模型的参数乘积项转化为两个子模型的参数求和.该变换不仅避免了参数乘积项的出现,而且减小了算法计算量;针对变换后系统的特点,提出了一种输入预测误差准则用于参数估计;基于输入预测误差准则,提出了一种最小二乘算法来辨识Wiener系统的参数.数值仿真验证了算法的有效性.

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【部分图文】：

图２输入残差算法定阶曲线

运用所提的辨识方法，得到了仿真例输入预测残差的方差曲线（如图２中实线所示）．可以看出，系统ＦＩＲ的阶次为４，与真实阶次是一致的．表明所提出的定阶方法是有效的．为了进一步验证所提方法的有效性，令式（６）中的ＦＩＲ阶次分别为３和２，得到图２中的另外两条曲线，可见算法都给出了正确的阶次....

图３估计误差随数据长度变化曲线结束语

运用所提的辨识方法，得到了仿真例输入预测残差的方差曲线（如图２中实线所示）．可以看出，系统ＦＩＲ的阶次为４，与真实阶次是一致的．表明所提出的定阶方法是有效的．为了进一步验证所提方法的有效性，令式（６）中的ＦＩＲ阶次分别为３和２，得到图２中的另外两条曲线，可见算法都给出了正确的阶次....

本文编号：3910709