一种具有输出时滞的非线性双率电路系统鲁棒辨识方法技术方案

一种具有输出时滞的非线性双率电路系统鲁棒辨识方法，涉及电路系统建模及系统辨识领域。本发明专利技术是为了解决现有技术中当输出信号数据中存在时变时滞和异常值干扰时，非线性双率电路系统的鲁棒辨识问题，包括以下步骤：步骤一：基于快采样输入电压信号、参考调度电压信号、慢采样输出值，以及过程噪声和观测噪声建立非线性电路系统的输入输出模型，明确待辨识问题；步骤二：在概率框架下，建立非线性电路系统的鲁棒辨识模型；步骤三：基于变分贝叶斯框架，推导得到模型参数和隐变量的迭代估计公式；步骤四：通过迭代更新步骤三中修正的鲁棒卡尔曼滤波算法和变分分布公式，得到辨识结果。本发明专利技术适用于电路系统的鲁棒辨识。

【技术实现步骤摘要】
一种具有输出时滞的非线性双率电路系统鲁棒辨识方法
本专利技术涉及电路系统建模及系统辨识领域，具体为一种具有输出时滞的非线性双率电路系统鲁棒辨识方法。
技术介绍
现代工业过程中应用的电路系统往往呈现出复杂的非线性/时变特性。线性变参数系统由于能够有效地描述工业过程的非线性行为，且具有简单的线性模型结构，因此已广泛应用于复杂工业过程的建模领域，应用在电路系统上可以避免非线性工业过程双率采样以及输出数据中存在异常值、时滞等因素对辨识算法的影响，提高辨识算法的鲁棒性能。由于实际工业过程中电路系统的复杂性，辨识数据往往是通过双率采样得到的，且收集的辨识输出数据中常存在时变时滞和异常值的干扰。若在辨识算法中未充分考虑这些情况，则易导致电路系统辨识精度的降低，增加电路系统的危险系数。
技术实现思路
本专利技术目的是为了解决现有技术中当输出数据中存在时变时滞和异常值干扰时，非线性双率电路系统的鲁棒辨识率低的问题。一种具有随机输出时滞的非线性双率电路系统鲁棒辨识方法的具体过程为：步骤一、将任意波形发生器的两个输出电压端本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种具有输出时滞的非线性双率电路系统鲁棒辨识方法，其特征在于所述方法具体过程为：/n步骤一、将任意波形发生器的两个输出电压端口分别连接至电路系统的两个电压输入端口上；电路系统的输入电压端口和输出电压端口分别经过缓冲寄存器，连接至数据采集卡的电压测量端口；利用任意波形发生器生成任意波形的快采样输入电压信号和参考调度电压信号，输入待测电路系统；并利用数据采集卡采集待测电路系统的快采样输入信号、调度信号和产生的慢采样输出信号，即慢采样输出值；/n其中快采样输入值，调度信号值，慢采样输出值构成辨识数据集；/n所述数据采集卡采集辨识数据集时会产生一定的噪声，产生的噪声分为电路系统的过程噪声和观测噪声...

【技术特征摘要】
1.一种具有输出时滞的非线性双率电路系统鲁棒辨识方法，其特征在于所述方法具体过程为：
步骤一、将任意波形发生器的两个输出电压端口分别连接至电路系统的两个电压输入端口上；电路系统的输入电压端口和输出电压端口分别经过缓冲寄存器，连接至数据采集卡的电压测量端口；利用任意波形发生器生成任意波形的快采样输入电压信号和参考调度电压信号，输入待测电路系统；并利用数据采集卡采集待测电路系统的快采样输入信号、调度信号和产生的慢采样输出信号，即慢采样输出值；
其中快采样输入值，调度信号值，慢采样输出值构成辨识数据集；
所述数据采集卡采集辨识数据集时会产生一定的噪声，产生的噪声分为电路系统的过程噪声和观测噪声；
基于快采样输入电压信号、参考调度电压信号、慢采样输出值，以及过程噪声和观测噪声建立非线性电路系统的输入输出模型，明确待辨识问题；
步骤二、在概率框架下，建立非线性电路系统的鲁棒辨识模型；
步骤三、基于变分贝叶斯框架，推导得到模型参数和隐变量的迭代估计公式；
步骤四、通过迭代更新步骤三中修正的鲁棒卡尔曼滤波算法和变分分布公式，得到辨识结果。


2.根据权利要求1所述的一种具有输出时滞的非线性双率电路系统鲁棒辨识方法，其特征在于：所述步骤一中基于快采样输入电压信号、参考调度电压信号、慢采样输出值，以及过程噪声和观测噪声建立非线性电路系统的输入输出模型，明确待辨识问题，具体过程为：
步骤一一、为了对电路系统中存在的双速率采样、时滞进行建模，通过如下线性变参数模型结构进行刻画：
A(wl,z-1)xl＝B(wl,z-1)ul+∈l,l＝1,2,...,L(1)



其中，ul为快采样输入信号值，wl为调度信号值，∈l为过程噪声，xl为快采样输出信号值，L为快采样点总数目，为Tn时刻的快采样过程输出经dn时间延迟后的数据，为慢采样输出信号值，为观测噪声，N为慢采样总数；
多项式A(wl,z-1)和B(wl,z-1)可表示为






其中，z-i为时移算子，ai(wk)和bj(wk)可表示为






其中，ψr(wk)和γc(wk)为已知的关于调度信号的基函数，ai为和bj为模型参数，wk和γc为基函数；
步骤一二、引入中间变量并根据公式(3)-(4)，可进一步将公式(1)中的过程输出模型转化为线性回归形式：



其中，表示克罗内克积，∈l为过程噪声，θ为鲁棒辨识得到系统的模型参数；
步骤一三、明确待辨识问题
根据数据采集卡收集的辨识数据集W＝{u,w,T,y}，鲁棒辨识得到系统的模型参数θ，时滞d＝d1:N以及过程输出估计值；u＝u1:L为快采样输入信号值，w＝w1:L为调度信号值，T＝T1:N为采样时刻，为慢采样输出信号值。


3.根据权利要求2所述的一种具有输出时滞的非线性电路双率系统鲁棒辨识方法，其特征在于：所述步骤二中在概率框架下，建立非线性电路系统的鲁棒辨识模型，具体过程为：
步骤二一、将观测噪声建模为学生t分布：



其中，ξ为学生t分布的精度参数,v为自由度参数，为观测噪声；
步骤二二、将学生t分布的隐变量τ引入公式(6)，输出信号的条件概率分布p(y|Λ,τ,ξ；T)可分解为如下两式：






其中，Λ＝{λ1,…,λN}为时滞的重要性矩阵，τ＝{τ1,…,τN}为学生t分布的隐变量向量；λn由一组表示时滞的二值变量λnm组成(m＝1,2,…,M)，即当第n个采样时刻的真实时滞为m-1时,相应的λnm＝1，为慢采样输出信号值，v为自由度参数，ξ为学生t分布的精度参数；
步骤二三、引入关于时滞的权重系数变量π＝{π1,…,πM}，其Λ关于π的条件概率分布可表示为



其中，为具有时滞的过程输出数据，为回归向量组成的矩阵；
步骤二四、慢采样输出信号的条件概率分布可表示为



其中，为具有时滞的过程输出信号数据，为回归向量组成的矩阵，θ为系统的模型参数；
步骤二五、引入关于隐变量θ,π,v,ξ,δ的先验分布



其中，η＝{η1,…,ηp}为高斯分布的精度参数；













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【专利技术属性】
技术研发人员：杨宪强，刘新鹏，高会军，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23