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基于组合信号源的非线性采样系统辨识方法
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2021-05-31
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为解决对非线性采样系统的状态空间 Hammerstein模型难以辨识的问题，提岀了基于组合信号源的辨识方法。首先用组合信号源将静态非线性环节和动态线性环节分离。其次，采用模糊神经模型拟合静态非线性环节，有效地避免了采用多硕式方法逼近非线性函毅的限制，拓宽了非线性模型的适用范围;采用子空间算法估计采样系统的状态空间参教矩阵。最后，通过对两个非线性 Hammerstein系统模型的仿真，验证了所提岀的辨识方法，既简化了辨识过程，对非线性模块能够较好地拟合，又可以很快估计出状态空间方程系数矩阵，从而证明了所提方法的准确性和有效性。
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