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On the Identification of Wiener Systems Having Saturation-like Functions with Positive Slopes

机译:具有正斜率饱和函数的维纳系统的辨识

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摘要

Straipsnyje nagrinejamas Vinerio sistemu laipsniškas tiesines dalies, aprašomos skirtumine lygtimi su nežinomais koeficientais ir dalimis tiesiško netiesiškumo su nežinomais nuožulnumais bei nežinomu slenksčiu, junginys. Parodyta, kad pertvarkius išejimo signalo stebejimus pagal didejančias ju reikšmes, galima išskirti vidurine stebejimu dali, atitinkančia nestebimo tarpinio signalo stebejimus. Pasiulytas pilno tarpinio signalo atstatymo budas pagal iejimo signalo ir išejimo signalo vidurines dalies stebejimus. Nežinomu tiesines Vinerio sistemos dalies koeficientu ir dalimis tiesiško netiesiškumo parametru bei slenksčio iverčiai gaunami mažiausiuju kvadratu metodo algoritmais, apdorojant stebimu iejimo, pertvarkyto išejimo bei atkurto tarpinio signalu duomenis. Pateikti modeliavimo rezultatai.%The aim of the given paper is the development of an approach for parametric identification of Wiener systems with piecewise linear nonlinearities, i.e., when the linear part with unknown parameters is followed by a saturation-like function with unknown slopes. It is shown here that by a simple data reordering and by a following data partition the problem of identification of a nonlinear Wiener system could be reduced to a linear parametric estimation problem. Afterwards, estimates of the unknown parameters of linear regression models are calculated by processing respective particles of input-output data. A technique based on ordinary least squares (LS) is proposed here for the estimation of parameters of linear and nonlinear parts of the Wiener system, including the unknown threshold of piecewise nonlinearity, too. The results of numerical simulation and identification obtained by processing observations of input-output signals of a discrete-time Wiener system with a piecewise nonlinearity by computer are given.
机译:本文讨论Winer系统线性部分的渐进组合,用系数未知的差分方程和斜率和阈值未知的线性非线性部分描述。可以看出,通过根据输出信号观测值的增加值重新排列它们,可以区分对应于未观测到的中间信号观测值的观测值的中间部分。提出了一种基于对输入信号和输出信号中间部分的观察结果来完全恢复中间信号的方法。 Winnie系统系数的未知线性部分以及线性非线性参数和阈值的部分是通过最小二乘法算法获得的,处理了观察到的输入,重新排列的输出和恢复的中间信号数据。给出了仿真结果。%本文的目的是开发一种用于识别具有分段线性非线性的Wiener系统的参数的方法,即,当具有未知参数的线性部分后面跟随具有未知斜率的类似饱和函数时。在此表明,通过简单的数据重新排序和随后的数据划分,可以将非线性维纳系统的识别问题简化为线性参数估计问题。然后,通过处理输入输出数据的各个粒子来计算线性回归模型的未知参数的估计值。这里提出了一种基于普通最小二乘(LS)的技术,用于估计Wiener系统的线性和非线性部分的参数,包括未知的分段非线性阈值。给出了通过计算机对具有分段非线性的离散时间维纳系统的输入输出信号进行观测处理而得到的数值模拟和辨识结果。

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