[發明專利]一種基于分解技術的雙線性模型參數辨識方法

在審

• 申請號: 201710932414.1
• 申請日: 2017-10-10
• 公開（公告）號: CN107729291A
• 公開（公告）日: 2018-02-23
• 發明（設計）人: 肖永松;丁鋒;汪學海;劉艷君
• 申請（專利權）人: 江南大學
• 主分類號: G06F17/16
• 分類號: G06F17/16;G06K9/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于分解技術的雙線性模型參數辨識方法，通過采樣獲得輸入數據u(t)和輸出數據y(t)，其特征在于，根據所述輸入輸出數據構建雙線性模型；對所述雙線性模型采用分解技術重構后獲得兩個等價虛擬模型；對所述兩個虛擬模型的參數采用遺忘因子遞階隨機梯度算法進行辨識。

2.根據權利要求1所述的一種基于分解技術的雙線性模型參數辨識方法，其特征在于：所述雙線性模型是由一個靜態非線性模塊f(·)串接一個線性動態有限脈沖響應模型G(z)構成，所述靜態非線性模塊f(·)是一個未知參數向量b＝[b₁,b₂,…,b_n]^T和已知基函數f＝(f₁,f₂,…,f_n)的線性組合，其輸入輸出關系可表示為

所述線性動態有限脈沖響應模型的傳遞函數可表示為G(z)＝a₁z^-1+a₂z^-2+…+a_mz^-m，其中a:＝[a₁,a₂,…,a_m]^T為未知的線性模型參數向量，z為延遲算子。

3.根據權利要求2所述的一種基于分解技術的雙線性模型參數辨識方法，其特征在于：通過定義信息矩陣

所述雙線性系統可以寫成y(t)＝a^TF(t)b+v(t)，其中v(t)是系統白噪聲。

4.根據權利要求1所述的一種基于分解技術的雙線性模型參數辨識方法，其特征在于：所述分解技術是將所述模型中的一個參數向量a或b與所述信息矩陣F(t)組合為新的信息向量和所述重構后獲得的兩個等價虛擬模型為：y(t)＝ψ^T(t)a+v(t)和