hammerstein-wiener系统的递推贝叶斯参数辨识算法-计算机应用研究.pdf

第３４卷第２期 计 算 机 应 用 研 究 Ｖｏｌ．３４Ｎｏ．２ ２０１７年２月　 ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓ Ｆｅｂ．２０１７ ＨａｍｍｅｒｓｔｅｉｎＷｉｅｎｅｒ系统的递推贝叶斯参数辨识算法 １，２ ２ 景绍学 ，李正明 （１．淮安信息职业技术学院 电气工程系，江苏 淮安２２３００３；２．江苏大学 电气与信息工程学院，江苏镇江２１２０１３） 摘　要：为了辨识一类非线性ＨａｍｍｅｒｓｔｅｉｎＷｉｅｎｅｒ系统，基于递推贝叶斯算法和奇异值分解，提出了一种两阶 段在线辨识算法。该算法首先利用递推贝叶斯算法估计乘积项参数，然后利用奇异值分解得到待估计参数。仿 真结果表明，所提算法可以较小的计算量获得精度较高的参数估计值。 关键词：参数估计；模块化系统；两阶段算法；递推贝叶斯算法；奇异值分解 中图分类号：ＴＰ２７３　　　文献标志码：Ａ　　　文章编号：１００１３６９５（２０１７）０２０４１９０３ ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１３６９５．２０１７．０２．０２２ ＲｅｃｕｒｓｉｖｅＢａｙｅｓｉａｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆＨａｍｍｅｒｓｔｅｉｎＷｉｅｎｅｒｓｙｓｔｅｍ １，２ ２ ＪｉｎｇＳｈａｏｘｕｅ ，ＬｉＺｈｅｎｇｍｉｎｇ （１．Ｄｅｐｔ．ｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｕａｉａｎＮｏｃａｔｉｏｎａｌＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＨｕａｉａｎＪｉａｎｇｓｕ２２３００３，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃ ｔｒｉｃａｌ＆ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＪｉａｎｇｓｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＺｈｅｎｊｉａｎｇＪｉａｎｇｓｕ２１２０１３，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｏｉｄｅｎｔｉｆｙａｃｌａｓｓｏｆｎｏｎｌｉｎｅａｒＨａｍｍｅｒｓｔｅｉｎＷｉｅｎｅｒｓｙｓｔｅｍ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄａｔｗｏｓｔａｇｅｏｎｌｉｎｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎａｌ ｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｒｅｃｕｒｓｉｖｅＢａｙｅｓｉａｎａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｓｉｎｇｕｌａｒｖａｌｕｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ．Ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｅｓｔｉｍａｔｅｄｔｈｅｐｒｏｄｕｃｔｓｏｆｔｈｅ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓｆｉｒｓｔｌｙ，ａｎｄｔｈｅｎｏｂｔａｉｎｅｄｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｂｙｓｉｎｇｕｌａｒｖａｌｕｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｖｅａｌｓｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌ ｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｇｅｔｈｉｇｈａｃｃｕｒａｃｙｅｓｔｉｍａｔｅｓｗｉｔｈｌｅｓｓｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｂｕｒｄｅｎ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｐａｒａｍｅｔｅｒｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ；ｂｌｏｃｋｏｒｉｅｎｔｅｄｓｙｓｔｅｍ；ｔｗｏｓｔａｇｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｒｅｃｕｒｓｉｖｅＢａｙｅｓｉａｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｓｉｎｇｕｌａｒｖａｌｕｅ ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ 　　一个动态线性模块夹在两个静态非线性模块中间组成的 下人为设计的测试信号无法使用；盲辨识算法大多没有显式地 ［１］ 模块化系统称为ＨａｍｍｅｒｓｔｅｉｎＷｉｅｎｅｒ（ＨＷ）系统 ，其框图如 考虑噪声问题，松弛算法由于计算量大，不适合在线辨识。Ｂａｉ 图１所示。二十多年以来，ＨＷ系统已经被成功应用于很多 提出的ＴＳ算法具有良好的适应能力，但是该算法为一次完成 ［２］ ［３