基于小波和非线性含输入自回归模型的系统辨识算法

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1、第38卷 第6期西 安 交 通 大 学 学 报Vol.38 №62004年6月JOURNALOFXI′ANJIAOTONGUNIVERSITYJun.2004基于小波和非线性含输入自回归模型的系统辨识算法石宏理,蔡远利,邱祖廉(西安交通大学电子与信息工程学院,710049,西安)摘要:提出了一种结合小波理论和非线性含输入自回归(NARX)模型的系统辨识新算法.该算法利用小波函数有效的逼近能力避免了应用NARX模型系统辨识时确定模型结构的复杂过程,消除了通常小波网络辨识算法由于输入变量之间可能存在巨大差别而引入的严重失

2、真,构成了一个通用、有效、不依赖于系统先验信息的非线性辨识框架.两则数据仿真表明,对于高度非线性系统,该算法可使系统估计的均方误差减少60%以上.关键词:非线性含输入自回归模型;系统辨识;小波分析中图分类号:TP184 文献标识码:A文章编号:0253-987X(2004)06-0611-04SystemIdentificationBasedonWaveletandNonlinearAutoregressivewithExogenousInputsModelShiHongli,CaiYuanli,QiuZulian(

3、SchoolofElectronicsandInformationEngineering,Xi′anJiaotongUniversity,Xi′an710049,China)Abstract:Anewapproachtosystemidentificationwasproposed,whichcombinedwavelettheoryandnonlinearautoregressivewithexogenous(NARX)modelproperly.Theapproachutilizedtheefficientapp

4、roximationpow2erofwaveletfunctionstoremovethecomplicatedprocessesofmodelstructuredeterminationusingNARXmodelinsystemidentification.Itavoidedpotentialseriousdistortioncausedbygreatdifferenceamongtheinputvari2ablesintheuniversalidentificationalgorithmbasedonwavel

5、etnetworksandcouldachieveamoreaccurateesti2mationofsystem.Itconstructedauniversalandefficientframeworkofnonlinearidentificationwithoutdepend2ingonaprioriinformation.Forseriousnonlinearsystems,twosimulationexamplesshowedthatthemeanofsquareerrorsofoutputestimatio

6、ncausedbytheuniversalwaveletnetworkalgorithmscouldbereducedmorethan60%bytheproposedapproach.Keywords:nonlinearautoregressivewithexogenousmodel;systemidentification;waveletanalysis  非线性含输入自回归滑动平均(NARMAX)模理论在系统辨识中的应用,提出了很多辨识算[3,4]型是一种重要的系统辨识工具,它具有辨识精度高、法.Coca等人研究

7、了结合小波理论和NARMAX[5]结构简单、收敛速度快等优点.当模型结构已知时,模型的辨识方法,该方法减少了NARMAX模型辨识问题可简化为一个参数估计问题,但其缺点是的一些缺点,但仍然没有克服确定模型结构困难和参数估计精度极大地依赖于模型结构的准确性.对辨识精度严重依赖模型结构准确性的突出缺点,使于非线性系统,当缺乏系统结构的先验信息时,确定得辨识过程只能离线完成.本文充分利用了小波(多准确的NARMAX模型是非常困难的.在实际中,维小波)函数对任意局部函数的有效逼近能力和NARMAX模型只能应用于结构已知或比较简

8、单的NARMAX模型的优点,构造了不依赖于系统结构[1,2]辨识问题中.近年来,小波理论日趋完善,已逐先验信息同时又可避免确定模型结构过程的辨识算渐成为非常重要的数学工具.不少学者研究了小波法.收稿日期:2003-09-10. 作者简介:石宏理(1967~),男,博士生;邱祖廉(联系人),男,教授,博士生导师.©1995-2004Tsinghu

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