基于辅助模型递推最小二乘法的Hammerstein模型多信号源辨识  

Auxiliary model recursive least square algorithm based multi-signal identification of Hammerstein model

作　　者：贾立[1] 杨爱华[1] 邱铭森[2] 

机构地区：[1]上海大学机电工程与自动化学院,上海市电站自动化技术重点实验室,上海200072 [2]新加坡国立大学工程学院,新加坡119260

出　　处：《南京理工大学学报》2014年第1期34-39,共6页Journal of Nanjing University of Science and Technology

基　　金：国家自然科学基金(61004019;61374044);上海市科委国际合作项目(12510709400);上海市教委创新重点项目(14ZZ088);上海大学"十一五"211建设项目资助

摘　　要：针对含有过程噪声的Hammerstein模型,提出了一种基于辅助模型递推最小二乘法的Hammerstein模型多信号源辨识方法。采用多信号源实现Hammerstein模型的可辨识性和参数估计分离问题;将辅助模型引入到串联模块的最小二乘法辨识中,得到Hammerstein模型参数的无偏估计。仿真结果验证了该算法的有效性。A multi-signal identification algorithm based on auxiliary model recursive least square algorithm for Hammerstein model with process noise is proposed here. The multi-signals are used to realize the identification and separation of Hammerstein model. The concept of auxiliary model is employed into the least square algorithm to obtain the unbiased estimation of the Hammerstein model. The simulation results show the efficiency of the proposed method.

关 键 词：HAMMERSTEIN模型 辅助模型 最小二乘法 参数辨识 多信号源 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]