用于补偿设计的 NARX 模型辨识
系统与控制
2021-07-05 v3 系统与控制
摘要
本报告给出了三个系统的建模结果，其中两个为数值系统，一个为实验系统。在数值例子中，我们使用文献中先前获得的数学模型作为待辨识系统。第一个数值例子是一个由 Hammerstein 模型描述的具有多项式非线性的加热系统。第二个是一个表示压电执行器中迟滞行为的 Bouc-Wen 模型。最后的实验例子是一个呈现多种非线性（包括迟滞）的气动阀。对每个例子，使用两种成熟技术相结合来辨识带外生输入的非线性自回归（NARX）模型：采用误差缩减比（ERR）方法分层选择回归量，并采用赤池信息准则（AIC）截断项数。利用这两种方法实现了结构选择。激励输入的设计基于保留感兴趣的频率并迫使系统达到不同工作点。因此，在利用 ERR 和 AIC 预先选定结构后，我们使用扩展最小二乘（ELS）算法来估计参数。结果表明，用不超过五项即可辨识所述系统。这些辨识出的模型将在未来工作中用于非线性补偿。
引用
@article{arxiv.2011.10109,
title = {Identification of NARX Models for Compensation Design},
author = {Lucas A. Tavares and Petrus E. O. G. B. Abreu and Luis A. Aguirre},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.10109},
year = {2021}
}
备注
A spelling mistake in the title is corrected