非均匀Hammerstein-Wiener系统的递阶随机梯度辨识算法
来源期刊：控制与决策2015年第8期
论文作者：刘冉冉 潘天红 李正明
文章页码：1491 - 1496
关键词：参数估计;随机梯度;Hammerstein-Wiener系统;递阶辨识;可变遗忘因子;
摘 要：针对一类非均匀数据采样Hammerstein-Wiener系统,提出一种递阶多新息随机梯度算法.首先基于提升技术,推导出系统的状态空间模型,并考虑因果约束关系,将该模型分解成两个子系统,利用多新息遗忘随机梯度算法辨识出此模型的参数;然后,引入可变遗忘因子,提出一种修正函数并在线确定其大小,提高了算法的收敛速度及抗干扰能力.仿真实例验证了所提出算法的有效性和优越性.
刘冉冉1,2，潘天红1，李正明1
1. 江苏大学电气信息工程学院2. 江苏理工学院汽车与交通工程学院
摘 要：针对一类非均匀数据采样Hammerstein-Wiener系统,提出一种递阶多新息随机梯度算法.首先基于提升技术,推导出系统的状态空间模型,并考虑因果约束关系,将该模型分解成两个子系统,利用多新息遗忘随机梯度算法辨识出此模型的参数;然后,引入可变遗忘因子,提出一种修正函数并在线确定其大小,提高了算法的收敛速度及抗干扰能力.仿真实例验证了所提出算法的有效性和优越性.
关键词：参数估计;随机梯度;Hammerstein-Wiener系统;递阶辨识;可变遗忘因子;
