递推极大似然估计:多变量Hammerstein系统参数辨识
需积分: 21 127 浏览量
更新于2024-08-12
收藏 246KB PDF 举报
"多变量Hammerstein系统的极人似然参数估计方法 (2015年)"
本文主要探讨了在有色噪声干扰下多变量Hammerstein系统的参数估计问题。多变量Hammerstein系统由静态非线性子模块和动态线性子模块构成,这种结构在处理非线性系统时具有一定的优势。然而,这类系统在实际应用中通常面临两个主要难题:一是系统维度高,这增加了参数估计的复杂性;二是模型参数化困难,使得准确建模成为挑战。
为了解决这些问题,作者提出了一种递推极大似然参数估计方法。这种方法的核心是利用极大似然原理来估计系统参数。极大似然估计是一种统计学上的参数估计方法,它基于使观测数据出现概率最大的原则来确定模型参数。在此基础上,作者推导了极大化似然函数系统参数向量的估计公式,进一步阐述了参数辨识的基本原理。
论文详细分析了多变量Hammerstein模型的参数估计理论,并通过数值仿真验证了该方法的有效性。仿真结果表明,递推极大似然参数估计法能有效应对有色噪声环境,随着递推次数的增加,辨识精度逐渐提高。此外,噪声方差越小,参数估计的精度越高。这表明该算法对于噪声抑制有较好的适应性。
该算法的一大优点是其简洁性和广泛的适用性。由于其原理简单,不仅适用于高维系统,还能够实现在线参数辨识,即在系统运行过程中实时更新参数估计,这对于动态变化的系统尤其有价值。因此,该算法有望推广到非均匀采样系统和更复杂的多变量系统中,用于系统的辨识和参数估计。
这项研究为解决多变量Hammerstein系统的参数估计提供了新的思路,通过递推极大似然估计技术,降低了高维非线性模型的辨识难度,提升了参数估计的精度,为实际工程问题提供了理论支持。其成果对非线性控制理论和实践具有重要的参考价值。
2021-03-08 上传
2021-03-15 上传
2023-05-19 上传
2023-12-25 上传
2023-05-27 上传
2023-04-04 上传
2023-05-19 上传
2023-05-27 上传
2023-06-03 上传
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/default.jpg!1)
weixin_38741891
- 粉丝: 6
- 资源: 908
最新资源
- 解决本地连接丢失无法上网的问题
- BIOS报警声音解析:故障原因与解决方法
- 广义均值移动跟踪算法在视频目标跟踪中的应用研究
- C++Builder快捷键大全:高效编程的秘密武器
- 网页制作入门:常用代码详解
- TX2440A开发板网络远程监控系统移植教程:易搭建与通用解决方案
- WebLogic10虚拟内存配置详解与优化技巧
- C#网络编程深度解析:Socket基础与应用
- 掌握Struts1:Java MVC轻量级框架详解
- 20个必备CSS代码段提升Web开发效率
- CSS样式大全:字体、文本、列表样式详解
- Proteus元件库大全:从基础到高级组件
- 74HC08芯片:高速CMOS四输入与门详细资料
- C#获取当前路径的多种方法详解
- 修复MySQL乱码问题:设置字符集为GB2312
- C语言的诞生与演进:从汇编到系统编程的革命