作者：陈思海工业大系统hammerstein模型阶跃信号动态分离
摘要：针对工业大系统中的Hammerstein模型,提出一种基于动态分离的辨识方法。将设定点的阶跃信号作为输入辨识信号,对Hammerstein模型中的线性动态部分进行分离处理,通过辨识得到一个线性动态模型。具体过程是,首先在Hammerstein模型中输入阶跃信号,依据系统的测量输出重构系统的中间输入,最后由系统的测试输入和中间输入估计非线性部分的参数。这样的设计使得输入单位阶跃信号能有效地反映系统的线性动态特性,并将非线性部分的静态影响有效地分离掉,从而利用分散辨识得到系统的线性动态模型。据此给出了工业大系统中Hammerstein模型辨识的动态分离方法,应用动态分离方法得到稳态模型强一致性估计。仿真结果表明,该方法有效性较强且适用范围广、计算简单;模型紧凑,可进行多变量阶跃测试,从而节省时间和人力,提高经济效益。线性部分参数分散辨识法收敛速度较快,非线性的拟合精度受噪声强度影响时,可用去噪的方法提高辨识精度。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
