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Hammerstein OEMA 系统的辅助模型最小二乘辨识

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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.

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来源
《科学技术与工程》 |2009年第22期|6837-6839|共3页
作者
初燕云; 王冬青; 杨国为;
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作者单位

青岛大学自动化工程学院,青岛,266071;

青岛大学自动化工程学院,青岛,266071;

青岛大学自动化工程学院,青岛,266071;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP273.24;
关键词
Hammerstein模型; 关键变量分离原理; 辅助模型; 递推辨识;

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