基于梯度的Wiener非线性系统参数辨识方法

本文主要探讨了Wiener非线性输出误差系统的一种新颖的参数辨识方法，该方法特别关注在信息向量中包含不可测变量的情况。Wiener模型是系统识别中的经典框架，它假设输入和输出之间的关系可以通过多项式函数来近似，而这些多项式的系数就是需要估计的参数。然而，在实际应用中，由于测量误差或硬件限制，信息可能不完全，这导致部分变量无法直接测量。 关键项分解（Key-term decomposition）技术在这个背景下发挥重要作用。它允许将复杂的Wiener模型分解为更易处理的形式，使得模型参数可以被独立估计。这种技术的运用使得原本相互关联的参数变得可分离，简化了参数估计的计算过程。 针对含有不可测变量的问题，作者提出了一种基于辅助模型的梯度迭代算法。这个算法的核心思想是通过迭代的方式，利用辅助模型来估计那些不可直接测量的变量。在每次迭代中，这些估计值会被代入到原模型中，然后通过梯度搜索优化算法更新模型参数，直至找到全局最优解或者达到预设的收敛条件。 通过数值算例的深入分析，作者对比了该算法与传统方法的性能。结果表明，新算法不仅能够有效地处理不可测变量，而且在精度和稳定性方面表现出色，尤其是在系统复杂度较高的情况下，其优势更为明显。此外，由于其迭代性质，算法还具有较强的适应性和鲁棒性，即使面对噪声干扰，也能提供相对精确的参数估计。 这篇论文为解决Wiener非线性输出误差系统中不可测变量的参数辨识问题提供了一个有效且实用的方法，提升了系统的辨识能力，并为类似问题的研究者提供了新的思考角度和工具。通过结合关键项分解技术和辅助模型梯度迭代，该方法有望在工业控制、信号处理等领域得到广泛应用。