NOFRF-BLMS：一种快速非线性频域辨识算法

"这篇论文是关于非线性输出频域响应函数（NOFRF）的自适应辨识算法及其在模拟电路系统故障诊断中的应用。2011年由韩海涛、曹建福等人发表在《西安交通大学学报》上，提出了一种名为NOFRF-BLMS的新算法，旨在解决传统辨识方法耗时过长的问题。" 正文: 非线性输出频域响应函数（NOFRF）是一种用于分析和建模复杂非线性系统的工具，特别适用于模拟电路系统故障诊断。然而，传统的辨识算法在处理此类问题时，通常需要多次激励计算，这不仅耗时，而且效率低下。为了解决这一问题，研究者们提出了基于块最小均方（Block Least Mean Squares, BLMS）原理的NOFRF频域自适应辨识算法（NOFRF-BLMS）。 NOFRF-BLMS算法的核心在于构造NOFRF的输入观测向量和核向量，这使得原本非线性的NOFRF可以被转化为一个伪线性结构。通过这种方式，可以利用BLMS算法的优化理论来推导出满足最小均方误差指标的迭代计算公式。此外，该算法采用输入功率谱迭代法来估计学习因子，并利用输出误差构建残差向量。这种在线学习方法使得NOFRF-BLMS仅需一次激励就能完成辨识，极大地简化了辨识过程，缩短了辨识时间。 相比于传统的辨识算法，NOFRF-BLMS具有显著的优势。它在保持相同辨识精度的同时，所需时间仅为传统方法的3%，大大提高了效率。此外，由于其噪声抑制能力强，因此在实际应用中能更准确地进行故障判断，这对于模拟电路系统的实时监测和故障预测至关重要。 实验结果验证了NOFRF-BLMS算法的有效性和优越性。在相同的辨识精度下，其显著减少了计算时间，同时提高了故障诊断的准确性。这一创新的自适应辨识算法为非线性系统的故障诊断提供了一种高效且可靠的解决方案，对于模拟电路系统维护和优化具有重要意义。 关键词涉及非线性系统建模、频域响应、自适应辨识、故障诊断以及块最小均方算法，这些是理解和应用此算法的关键概念。该论文的贡献在于提供了一种新的、快速且噪声抑制性能良好的非线性系统辨识方法，对于相关领域的研究和技术发展具有积极的推动作用。