摘要
提出了辨识双线性Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模型的稳态与动态辨识相结合的集成辨识方法．该方法利用稳态信息获取稳态模型的强一致性估计，并利用稳态模型通过神经网络逼近获得了静态非线性增益的估计，再利用动态信息辨识获取双线性Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模型的双线性系统未知参数的一致性估计．仿真结果表明了该方法的有效性和实用性．
The method makes use of the bilinear Hammerstein model that could identify both the steady state and dynamic data. Neural network is applied to estimate the static nonlinear gain. Consistent estimates are obtained for the unknown parameter in the bilinear Hammerstein model. The estimation technique is illustrated by using simulation results.
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1999年第1期22-25,共4页
Journal of Xi'an Jiaotong University
基金
国家自然科学基金
