非均匀数据采样下的Hammerstein-Wiener系统递阶辨识算法

"本文主要探讨了一种针对非均匀数据采样的Hammerstein-Wiener系统的递阶随机梯度辨识算法。该算法旨在解决在不规则采样条件下，对这类复杂系统进行有效参数估计的问题。通过引入提升技术和因果约束，将系统模型分解为两个子系统，并应用多新息遗忘随机梯度算法来识别模型参数。此外，通过动态调整可变遗忘因子，优化了算法的收敛性能和抗干扰能力。实际仿真结果证明了该算法在性能上的优势和实用性。" 本文的研究对象是非均匀数据采样的Hammerstein-Wiener系统，这是一种特殊的非线性动态系统，由一个非线性部分（通常是静态非线性）和一个线性部分（如Wiener系统）组成。在非均匀数据采样的情况下，传统的辨识方法可能会失效，因为它们通常假设数据是等间隔获取的。为了解决这个问题，作者提出了一个递阶多新息随机梯度辨识算法。 首先，提升技术被用来从非均匀采样数据中推导出系统的状态空间模型。这种方法允许在不规则采样间隔下建立系统的数学描述，从而克服了传统方法的局限性。接着，考虑到系统的因果约束，即当前的系统输出只能依赖于过去的输入和状态，作者将模型进一步分解为两个子系统。这样，辨识问题可以分别对每个子系统进行处理，简化了问题的复杂性。 随后，多新息遗忘随机梯度算法被应用于这两个子系统中，以估计模型参数。这种算法利用了过去和当前的信息，通过遗忘因子来平衡旧信息和新信息的影响，从而实现更稳定和准确的参数估计。遗忘因子的选择对算法的收敛速度和鲁棒性至关重要。 为了提高算法的性能，作者引入了一个可变遗忘因子，并设计了一个在线确定其大小的修正函数。这个可变遗忘因子可以根据系统的实时行为动态调整，使得算法能够更快地适应系统变化，同时增强其抵抗噪声和干扰的能力。通过这种方式，算法的收敛速度得以提升，而且在面对不确定性时表现出更好的性能。 最后，通过仿真实验，作者验证了所提出的递阶随机梯度辨识算法在非均匀数据采样Hammerstein-Wiener系统中的有效性。这些实验结果表明，相比于其他方法，该算法在辨识精度和鲁棒性方面具有显著的优势，证明了其在实际应用中的潜力。 这项研究为非均匀数据采样的非线性系统的辨识提供了一个创新的解决方案，不仅解决了传统方法在不规则采样条件下的问题，还通过动态调整遗忘因子增强了算法的性能。这对于工业过程控制、信号处理和其他相关领域的应用具有重要的理论和实践意义。