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| 非均匀Hammerstein-Wiener 系统的递阶随机梯度辨识算法 | |
| 引用本文： | 刘冉冉 潘天红 李正明. 非均匀Hammerstein-Wiener 系统的递阶随机梯度辨识算法[J]. 控制与决策, 2015, 30(8): 1491-1496 |
| 作者姓名： | 刘冉冉 潘天红 李正明 |
| 作者单位： | 1. 江苏大学电气信息工程学院，江苏镇江212013； 2. 江苏理工学院汽车与交通工程学院，江苏常州213001. |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(61273142)；江苏省自然科学基金项目(BK2011466)；江苏省研究生培养创新工程项目(CXLX12 0648)；江苏省六大人才高峰项目(2012-DZXX-045)；江苏省高校优势学科建设工程项目(PAPD). |
| 摘 要： | 针对一类非均匀数据采样Hammerstein-Wiener 系统, 提出一种递阶多新息随机梯度算法. 首先基于提升技术, 推导出系统的状态空间模型, 并考虑因果约束关系, 将该模型分解成两个子系统, 利用多新息遗忘随机梯度算法辨识出此模型的参数; 然后, 引入可变遗忘因子, 提出一种修正函数并在线确定其大小, 提高了算法的收敛速度及抗干扰能力. 仿真实例验证了所提出算法的有效性和优越性. |
| 关 键 词： | 参数估计|随机梯度|Hammerstein-Wiener 系统|递阶辨识|可变遗忘因子 |
| 收稿时间： | 2014-06-18 |
| 修稿时间： | 2014-08-30 |
Hierarchical stochastic gradient identification for Hammerstein-Wiener systems with non-uniformly sampling |
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| LIU Ran-ran PAN Tian-hong LI Zheng-ming. Hierarchical stochastic gradient identification for Hammerstein-Wiener systems with non-uniformly sampling[J]. Control and Decision, 2015, 30(8): 1491-1496 | |
| Authors: | LIU Ran-ran PAN Tian-hong LI Zheng-ming |
| Abstract: | A hierarchical multi-innovation stochastic gradient identification algorithm is proposed for Hammerstein-Wiener(H-W) nonlinear systems with non-uniformly sampling. The corresponding state space models of H-W are derived by using the lifting technique. Considering the causality constraints, the H-W system is decomposed into two subsystems firstly. Then the model parameters are identified by using the multi-innovation based stochastic gradient algorithm with forgetting factors. In order to improve the convergent rate and the disturbance rejection, a new kind of variable forgetting factor algorithm is also presented. Simulation examples demonstrate that the proposed algorithm has fast convergence speed and is robust to the noise. |
| Keywords: | parameters estimation|stochastic gradient|Hammerstein-Wiener system|hierarchical identification|varying forget ting factor |
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