飽和非線性維納系統(tǒng)的可變遺忘因子梯度辨識(shí)

摘要： 為了解決飽和非線性維納(Wiener)系統(tǒng)的參數(shù)辨識(shí)問(wèn)題，提出了基于輔助模型的可變遺忘因子隨機(jī)梯度算法。首先，由于飽和非線性的特殊結(jié)構(gòu)，采用了切換函數(shù)變換非線性表達(dá)式，使所有未知參數(shù)包含在一個(gè)向量中，將系統(tǒng)模型轉(zhuǎn)換為線性回歸形式。然后，為了獲得未知的中間變量，構(gòu)造輔助模型，運(yùn)用輔助模型的輸出替換信息向量中的未知內(nèi)部變量。最后，為了提高隨機(jī)梯度算法的收斂速度，在算法中引入了可變遺...