基于Hammerstein模型描述的非线性系统辨识新方法

Hammerstein模型常用来描述pH值或具有幂函数、死区、开关等特性的过程,本文提出了一种辨识此类对象模型结构和参数的新方法,首先将非线性静态部分和线性动态部分分别用非线性基和Laguerre级数表示,然后通过最小二乘法、矩阵特征值分解和矩阵扩维,辨识出两部分参数.并证明了该方法在输出端存在白噪声情况下误差的收敛性.此方法仅需假设输入为持续激励,适用范围广,计算简单,辨识精度高.最后通过pH中和滴定实验验证了以上结论.