FPGA实现的非线性多变量系统双重建模与分离辨识

"双重建模与分离辨识技术的FPGA实现 (2010年)" 本文主要探讨了一种针对非线性多变量动态系统的新型辨识技术，即双重建模与分离辨识技术，并详细阐述了其在FPGA（Field-Programmable Gate Array）上的实现方法。该技术特别适用于那些受到强随机干扰，导致常规辨识方法难以应用的动态系统。 首先，文章介绍了非线性子通道特性的分析方法，这是实施DDSI（Double-Dynamic System Identification，双动态系统识别）技术的关键步骤。DDSI技术旨在构建更准确的模型，以处理复杂的非线性行为。在建模过程中，作者提到了使用BP神经网络来模拟非线性特性，这是一种基于反向传播的学习算法，能适应非线性关系的建模。此外，最小二乘辨识算法也被用于获取系统的数学模型，这是一种优化方法，用于拟合数据并估计系统参数。 在FPGA实现方面，作者利用Verilog语言，这是一种常用的硬件描述语言，用于描述建立模型的主要算法和系统参数估计的FPGA结构设计。通过结构描述数据流，可以将这些算法转化为硬件逻辑，从而实现高效、实时的系统辨识。Verilog的优势在于可以清晰地定义硬件逻辑，便于硬件的逻辑综合和布局布线。 此外，文章还提到了FPGA的在线可重构技术。这一特性允许在系统运行时动态调整电路结构，以应对不同的识别任务需求。通过分时复用，FPGA可以有效地利用逻辑资源，提高系统效率，同时降低了硬件成本。 最后，作者指出，FPGA实现的双重建模与分离辨识技术对于处理带有强噪声干扰的子系统动态建模具有广泛的应用前景，尤其是在高级科技领域，如星体运动分析、现代控制过程、生产过程监控以及经济管理系统等。 关键词：非线性与多变量系统；双重建模与分离辨识；FPGA；Verilog语言 中图分类号：TP27（计算机硬件技术） 文献标识码：A