雙率采樣Hammerstein CAR系統(tǒng)的辨識方法.pdf

1、闡述了選題的目的和意義，概述了經(jīng)典系統(tǒng)辨識方法的研究狀況、模塊化非線性系統(tǒng)辨識方法的研究狀況、雙率/多率系統(tǒng)辨識方法的研究狀況。本文研究雙率采樣Hammerstein CAR系統(tǒng)的參數(shù)辨識方法，通過多項式變換技術(shù)和不同的模型轉(zhuǎn)換技術(shù)，得到雙率采樣Hammerstein CAR系統(tǒng)的兩類辨識模型:雙率雙線性辨識模型和雙率（單）線性辨識模型，然后提出基于兩類辨識模型的最小二乘辨識算法、隨機(jī)梯度辨識算法、遺忘因子隨機(jī)梯度辨識算法、多新息隨機(jī)梯

2、度辨識算法。
　　 1.提出雙率采樣Hammerstein CAR模型的基于遞階辨識原理的最小二乘辨識方法。將雙率采樣Hammerstein CAR模型通過多項式變換和模型轉(zhuǎn)換變換為雙率雙線性辨識模型，從而提出基于遞階辨識原理的雙率采樣Hammerstein CAR模型的最小二乘辨識算法，以交互估計辨識模型中每一個參數(shù)向量。最后通過仿真例子驗證了算法的有效性。
　　 2.提出雙率采樣Hammerstein CAR模型的基

3、于關(guān)鍵變量分離原理的最小二乘辨識方法。將雙率采樣Hammerstein CAR模型通過多項式變換和采用關(guān)鍵變量分離原理將模型變換為雙率（單）線性辨識模型，從而提出基于關(guān)鍵變量分離原理的雙率采樣Hammerstein CAR模型的最小二乘辨識算法。最后通過仿真例子驗證了算法的有效性。
　　 3.提出雙率采樣Hammerstein CAR模型的基于關(guān)鍵變量分離原理的隨機(jī)梯度辨識算法、遺忘因子隨機(jī)梯度辨識算法、多新息隨機(jī)梯度辨識算法。