基于組合式信號(hào)源的非線性系統(tǒng)辨識(shí)

摘要： 針對(duì)非線性系統(tǒng)中噪聲的干擾，研究了一類神經(jīng)模糊Hammerstein輸出誤差非線性系統(tǒng)的建模和辨識(shí)方法，利用組合式信號(hào)源實(shí)現(xiàn)靜態(tài)非線性模塊和動(dòng)態(tài)線性模塊參數(shù)辨識(shí)的分離，推導(dǎo)了相關(guān)性分析法和輔助模型遞推最小二乘辨識(shí)方法估計(jì)動(dòng)態(tài)線性模塊和非線性模塊的參數(shù)，有效抑制系統(tǒng)輸出噪聲的干擾。仿真結(jié)果表明：與最小二乘算法、多項(xiàng)式模型以及多信息方法相比，提出的方法具有參數(shù)估計(jì)收斂速度快，辨識(shí)精...