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基于双阶跃信号输入的Volterra模型辨识
  • ISSN号:1001-4160
  • 期刊名称:《计算机与应用化学》
  • 分类:TP273[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]北京化工大学信息科学与工程学院,北京100029
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60974064)
作者: 贺静[1]
中文摘要:

Volterra模型作为非线性领域的一种非线性模型,由于其对工业过程可以以任意精度逼近,使得该模型有很广泛的应用研究意义。在将该模型运用到实际控制系统中之前,模型的高精度辨识显得尤为重要。在以往针对Volterra模型的辨识算法中,基本上主要是采用通用辨识算法识别模型参数,比如最小二乘法及各种改进的最小二乘法。这些通用的辨识算法在辨识Volterra模型时,不能充分考虑其非线性特点,同样不能在辨识过程中充分利用该特点。本文在充分考虑Volterra模型非线性的前提下,提出了一种基于双阶跃信号输入的Volterra模型辨识算法,该算法辨识原理简单,计算量较小,论文最后将该辨识算法应用到典型非线性CSTR系统的的辨识中,辨识结果证明了算法的有效性。

英文摘要:

Volterra model as a nonlinear model nonlinear field, because it can be approached with arbitrary precision industrial process, making the model has a very wide range of applied research significance. Before applying the model to the actual control system, high-precision identification model is particularly important. In the past, Volterra model for the identification algorithm, basically universal identification algorithm is mainly used to identify the model parameters, such as least-squares method of least squares and various improvements. These generic identification algorithm in the identification of Volterra model, cannot fully consider the nonlinear characteristics, the same cannot take full advantage of the features in the identification process. In this paper, taking full account of the premise nonlinear Volterra model, we propose a two- step signal input based on Volterra model identification algorithm that identification is simple in principle, the smaller amount of calculation Finally, the identification algorithm is applied to a typical nonlinear CSTR system identification, the identification results show the effectiveness of the algorithm.

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期刊信息
  • 《计算机与应用化学》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院过程工程研究所
  • 主编:王基铭
  • 地址:北京中关村北二街1号
  • 邮编:100080
  • 邮箱:jshx@home.ipe.ac.cn
  • 电话:010-62558482
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-4160
  • 国内统一刊号:ISSN:11-3763/TP
  • 邮发代号:82-500
  • 获奖情况:
  • 1991年中国科学院优秀期刊三等奖,2000年中国科学院优秀期刊三等奖,1998年中国科技期刊影响因子工程类第二名,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:9060