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含有色噪声的神经模糊Hammerstein模型分离辨识-控制理论与应用
第33 卷第1 期 控制 理 论 与 应 用 Vol. 33 No. 1
2016 年1 月 Control Theory Applications Jan. 2016
DOI: 10.7641/CTA.2015.50390
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方甜莲, 贾 立
(上海大学机电工程与自动化学院自动化系; 上海市电站自动化技术重点实验室, 上海200072)
摘要: 针对实际工业过程中普遍存在的有色噪声, 本文提出一种基于递推增广最小二乘算法的神经模糊Ham-
merstein模型辨识方法, 突破了传统的Hammerstein模型迭代分离算法. 首先, 利用多信号源实现Hammerstein模型中
静态非线性环节和动态线性环节的分离, 大大简化了辨识过程, 提高了串联环节参数的分离精度. 其次, 利用长除法
将噪声模型用有限脉冲响应模型逼近, 采用增广递推最小二乘法进行线性环节的参数估计. 最后, 采用神经模糊模
型拟合静态非线性环节, 同时设计了神经模糊模型参数的非迭代优化算法, 改善了模型的使用范围. 该方法保证了
模型的预测精度, 对含有色噪声的非线性系统具有较好的拟合效果. 仿真结果验证了上述方法的有效性.
关键词: 非线性系统; Hammerstein模型; 多信号源; 增广递推最小二乘算法; 神经模糊模型
中图分类号: TP273 文献标识码: A
Separation identification of neuro-fuzzy Hammerstein model
with colored noise
FANG Tian-lian, JIA Li
(Shanghai Key Laboratory of Power Station Automation Technology;
Department of Automation, College of Mechatronics Engineering and Automation, Shanghai University, Shanghai 200072, China)
Abstract: To deal with the colored noises commonly existing in practical industrial processes, we propose an identi-
fication method for neuro-fuzzy Hammerstein model using the recursive extended least squares algorithm (RELS). This
method is different from the traditional iterative separation methods for identifying Hammerstein model. Firstly, multiple
signal sources are employed to separate the static nonlinear part and the dynamic linear part of the Hammerstein model in
order to simplify the identification process and improve the accuracy of the model parameters. Secondly, the finit
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