Hammerstein OEMA 系统的辅助模型最小二乘辨识

摘要：

针对Hammerstein 输出误差自回归(OEMA)模型, 将关键变量分离原理与辅助模型辨识思想相结合,提出了基于关键变量分离的辅助模型递推增广最小二乘辨识方法.该方法能获得系统参数估计和噪声参数估计,且能实现在线辨识.

关键词：Hammerstein模型、关键变量分离原理、辅助模型、递推辨识

所属期刊栏目：9

分类号：TP273.24(自动化技术及设备)

资助基金：山东省高等学校优秀青年教师国内访问学者项目、国家自然科学基金60673101

在线出版日期：2010-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：6837-6839