| Wiener系统的变聚点样条逼近递推贝叶斯算法 |
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| 引用本文： | 景绍学,李正明. Wiener系统的变聚点样条逼近递推贝叶斯算法[J]. 控制理论与应用, 2017, 34(1): 13-21 |
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| 作者姓名： | 景绍学 李正明 |
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| 作者单位： | 江苏大学,江苏大学 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(51477070), 江苏大学研究生科研创新项目(KYXX 0003)资助. |
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| 摘 要： | 为了辨识过程噪声干扰的Wiener非线性系统,提出了一种基于三样条函数逼近的递推贝叶斯算法.众所周知,传统的多项式逼近具有不能外推、高阶易震荡等缺点.为了克服这些缺点,首先利用三样条函数对Wiener系统的非线性反函数进行逼近,在此基础上将待辨识系统参数化为伪线性回归系统.然后把估计到的噪声方差融入算法,接着使用递推贝叶斯算法对参数进行了估计.为了提高三样条函数对非线性反函数的逼近能力,一种基于均值的变聚点选择方法被应用于算法.文中还对算法的收敛性进行了分析,并用数值仿真和案例建模验证了算法的有效性.
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| 关 键 词： | 参数估计 Wiener系统 过程噪声 三样条函数 递推贝叶斯算法 可变聚点 |
| 收稿时间： | 2016-03-23 |
| 修稿时间： | 2016-07-23 |
Variable knots spline approximation recursive Bayesian algorithm for identification ofWiener systems |
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| JING Shao-xue and LI Zheng-ming. Variable knots spline approximation recursive Bayesian algorithm for identification ofWiener systems[J]. Control Theory & Applications, 2017, 34(1): 13-21 |
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| Authors: | JING Shao-xue and LI Zheng-ming |
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| Affiliation: | Jiangsu University,Jiangsu University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | parameter estimation Wiener system process noise cubic spline function recursive Bayesian algorithm variable knots |
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