基于近似偏最小一乘的闭环系统辨识新方法
徐宝昌
林忠华
肖玉月
1.中国石油大学 北京 自动化系,北京,1022492.中国石油大学 北京 自动化系,北京,1022493.中国石油大学 北京 自动化系,北京,102249
摘要：本文基于近似最小一乘准则和主成分分析，针对反馈通道模型阶次低于前向通道模型阶次且反馈通道不存在噪声的闭环系统，进行了近似偏最小一乘递推辨识算法的推导。为解决最小一乘准则函数不可微的问题，本文算法用确定性可导函数近似代替残差绝对值。近似偏最小一乘辨识算法可以克服基于最小二乘准则的辨识算法在受到满足(SαS)分布的尖峰噪声干扰时残差平方项过大的缺点，具有目标函数可导，计算简单的优点。同时，通过主成分分析去除数据向量各元素之间的线性相关，可以得出模型参数的唯一解。仿真实验表明，本文算法可以对反馈通道模型阶次低于前向通道模型阶次的闭环系统进行直接辨识，抑制了尖峰噪声对辨识结果的影响，具有优良的稳健性，可以更好地应用于闭环系统辨识。
关键词：偏最小一乘闭环系统主成分分析相关性尖峰噪声
分类号：TP13(自动化基础理论)
资助基金：国家重大科技专项(2011ZX05021-003)Support by Important National Science&Technology Specific Projects of China (2011ZX05021-003)
论文发表日期：2016-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 1543-1551 )
英文信息