基于递阶原理的非均匀采样非线性系统的模糊辨识

针对非均匀多采样率非线性系统的建模问题,提出了基于递阶原理的模糊辨识方法.首先,分析了非线性系统在输入信号非均匀周期刷新,输出信号周期采样的情况下,非线性系统可以通过提升技术,利用多个局部线性模型加权组合的模糊模型来描述.在此基础上,利用GK模糊聚类确定模糊模型前件结构,利用基于递阶原理的递推最小二乘辨识算法辨识模糊模型后件参数.同时,通过鞅定理对辨识算法的收敛性进行了研究.最后,通过仿真实例证明了本文方法的有效性.