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《基于多尺度徑向基函數(shù)的時(shí)變系統(tǒng)辨識(shí)》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、2015年9月北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào)September2015第4l卷第9期JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsV01．41No．9http：l}bhxb．buaa．edu．cn、buaa@buaa．edu．cnDOI：10．13700／j．bh．1001-5965．2014．0693基于多尺度徑向基函數(shù)的時(shí)變系統(tǒng)辨識(shí)劉青，李陽+(北京航空航天大學(xué)自動(dòng)化科學(xué)與電氣工程學(xué)院，北京100191)摘要：應(yīng)用非平穩(wěn)時(shí)間序列的時(shí)變系統(tǒng)建模方法進(jìn)行了
2、參數(shù)隨時(shí)間變化的線性系統(tǒng)參數(shù)的辨識(shí)．通過引入多尺度徑向基函數(shù)(MRBF)將非平穩(wěn)過程的辨識(shí)問題轉(zhuǎn)化為線性時(shí)不變過程的辨識(shí)，結(jié)合粒子群優(yōu)化算法(PS0)獲得時(shí)變系統(tǒng)參數(shù)估計(jì)的最優(yōu)徑向基函數(shù)(RBF)尺度．由于RBF具有良好的局部特性且尺度可以調(diào)整，采用RBF作為基函數(shù)可以更好地識(shí)別具有多種動(dòng)態(tài)過程的時(shí)變系統(tǒng)參數(shù)．通過對(duì)時(shí)變系數(shù)包含多種波形的二階時(shí)變白回歸模型進(jìn)行仿真辨識(shí)，與采用傳統(tǒng)的遞推最小二乘法和勒讓德多項(xiàng)式作為基函數(shù)展開式方法相比，提出的方法對(duì)于時(shí)變系統(tǒng)參數(shù)具有更好的跟蹤能力，驗(yàn)證了辨識(shí)方法的有效性．關(guān)鍵
3、詞：時(shí)變自回歸模型；遞歸最小二乘算法；勒讓德基函數(shù)；多尺度徑向基函數(shù)；粒子群優(yōu)化算法；參數(shù)辨識(shí)中圖分類號(hào)：N945．14文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1001-5965(2015)09．1722加7非平穩(wěn)信號(hào)是一種分布參數(shù)隨時(shí)間變化的隨機(jī)信號(hào)，許多信號(hào)如生物醫(yī)學(xué)工程中的腦電信號(hào)、工程中的故障信號(hào)等都是非平穩(wěn)信號(hào)?．例如，在臨床醫(yī)學(xué)方面，腦電信號(hào)的有效處理不僅可為某些腦疾病提供診斷依據(jù)，而且還為某些腦疾病提供了有效的治療手段；許多工程結(jié)構(gòu)中，推進(jìn)中的航天飛行器、火箭和空間站的對(duì)接機(jī)構(gòu)等系統(tǒng)參數(shù)是隨時(shí)間變化．這類信號(hào)
4、微弱，噪聲大，特征難于提取及處理．醫(yī)學(xué)上及工程檢測故障中需要對(duì)上述非平穩(wěn)信號(hào)進(jìn)行分析，通常采用時(shí)變系數(shù)建模方法進(jìn)行分析及處理¨J，以提取信號(hào)的瞬時(shí)特征¨1．時(shí)變系數(shù)建模方法是一種重要的非平穩(wěn)信號(hào)處理方法．目前已廣泛應(yīng)用于上述各種非平穩(wěn)信號(hào)的處理．運(yùn)用時(shí)變系數(shù)建模分析處理非平穩(wěn)信號(hào)時(shí)，時(shí)變系統(tǒng)的參數(shù)能否準(zhǔn)確辨識(shí)直接關(guān)系到信號(hào)的瞬時(shí)特征提取結(jié)果．目前，時(shí)變系統(tǒng)的參數(shù)辨識(shí)方法主要有兩種：①自適應(yīng)算法，如經(jīng)典的遞推最小二乘法、最小均方算法及卡爾曼濾波法¨1．如果時(shí)變系統(tǒng)參數(shù)變化較慢，或信號(hào)具有弱平穩(wěn)特性時(shí)，自適應(yīng)算
5、法可以對(duì)時(shí)變系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行準(zhǔn)確辨識(shí)．如果時(shí)變系統(tǒng)參數(shù)變化太快，由于自適應(yīng)算法的收斂性缺陷，導(dǎo)致時(shí)變系統(tǒng)參數(shù)的結(jié)果估計(jì)產(chǎn)生延遲”。．②基函數(shù)展開式方法，即將時(shí)變系統(tǒng)參數(shù)表示為一組已知基函數(shù)的線性加權(quán)組合¨’，將時(shí)變系統(tǒng)建模問題轉(zhuǎn)化為關(guān)于基函數(shù)的時(shí)不變參數(shù)辨識(shí)問題，通過對(duì)時(shí)不變參數(shù)的辨識(shí)進(jìn)而得到時(shí)變系數(shù)．當(dāng)信號(hào)具有較強(qiáng)非平穩(wěn)特性時(shí)，基函數(shù)展開式方法可以對(duì)時(shí)變系數(shù)進(jìn)行有效估計(jì)心]．目前，可供選擇的基函數(shù)包括傅里葉基、勒讓德多項(xiàng)式、小波基等¨t”1．每種基函數(shù)都有自己的逼近性能，如傅里葉基函數(shù)和勒讓德基函數(shù)可以有收稿
6、日期：2014．11—1I；錄用日期：2014·12-26；網(wǎng)絡(luò)出版時(shí)間：2015_01_0409：14網(wǎng)絡(luò)出版地址：WWW．enki．net／kems／detail／11．2625．V．20150104．0914．001．html基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金(61403016)；高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(20131102120008)；教育部留學(xué)回國人員科研啟動(dòng)基金(60300002014103001)；中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(YwF一14．ZDHXY-020)作者簡介：劉青(199l一)，女
7、，河北滄州人，碩士研究生，lqyueming_2009@163．corn+通訊作者：李陽(1980一)，男，湖南邵陽人，副教授，liyang@buaa．edu．ell，主要研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)建模、信號(hào)處理與機(jī)器學(xué)習(xí)．引甩格式：劉青．李豫．基f多R度徑向基函數(shù)的對(duì)變系統(tǒng)辨識(shí)e1]．北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào)．2015．41(9)：1722．1728．LiuQ，LiY．Identificationoftime—varyingsystemsusingmulti-scaleradialbasisfunction【J]．J
8、ournalofBeiiingUniversityofAero-nautiesandAstronautics，2015，41(9)：1722．1728(inChinese)．第9期劉青，等：基于多尺度徑向基函數(shù)的時(shí)變系統(tǒng)辨識(shí)1723效辨識(shí)變化緩慢且平滑的時(shí)變系數(shù)，小波基函數(shù)可以有效辨識(shí)變化劇烈或有突變的時(shí)變系數(shù)"]．目前，基函數(shù)的選擇沒有一個(gè)確定的方法"制．近年來，B樣條小波基函數(shù)常常被引人到時(shí)變系統(tǒng)辨識(shí)當(dāng)中¨’
