一種空間耦合參數系統的參數辨識方法技術方案

本發明專利技術一種空間耦合參數系統的參數辨識方法，包括如下步驟：步驟1，根據空間耦合參數系統的輸入輸出關系，建立包含耦合單元的多輸入多輸出空間復雜系統模型；步驟2，將空間復雜系統劃分為若干個具有耦合參數的子系統，每個子系統的線性部分和非線性部分的待辨識參數均相同；步驟3，將每個子系統劃分為線性子子系統和非線性子子系統，同一子系統下的線性子子系統和非線性子子系統之間利用兩階段遞階辨識對系統參數辨識，得到對應子系統的辨識結果；步驟4，按空間復雜系統子系統的劃分順序，將每個子系統的辨識結果傳遞到下一子系統，并替換上一子系統的上一時刻的辨識結果；步驟5，重復步驟3和步驟4直到達到辨識要求輸出得到辨識結果。

【技術實現步驟摘要】
一種空間耦合參數系統的參數辨識方法
本專利技術屬于系統參數辨識領域，具體涉及一種空間耦合參數系統的參數辨識方法。
技術介紹
空間復雜系統中往往會包含較多的相同結構的單元，例如類人機器人腕用六維加速度傳感器和多臂空間機器人，這些構造單元可以視為一種包含耦合項的多輸入多輸出系統，這類系統被稱為空間耦合參數系統。如果對該系統直接進行參數辨識，則會涉及到大量復雜矩陣的求逆問題，同時該大系統中可能存在線性項和非線性項，而非線性項中又可能涉及多個狀態變量和參數變量，目前針對非線性系統一般采用參數化方法，但是該方法也會造成待辨識參數的維數和方法的計算量大大增加，如何將該系統分解成若干子系統，并控制子系統之間辨識參數的交互協調是目前系統參數辨識領域的熱點問題。目前針對該類多輸入多輸出系統采用的最常用的兩種方法是遞階辨識和耦合辨識，該方法分別是丁峰等在1999年和2010年提出，并用以解決大系統結構復雜的參數耦合線性和非線性多變量系統等問題的辨識方法，遞階辨識方法是通過將一個辨識模型分解為多個維數較少，變量較少的子辨識模型，各個子辨識模型間存在耦合關聯項，即一個子模型包含其他一些子模型的未知變量，在對各子系統未知參數進行辨識時，包含在其他子系統中的未知參數則用前一時刻的估計值代替，從而保證每個子系統的辨識方法能夠實現。耦合辨識方法則是通過將一個辨識模型按照輸出的數目分解成多個子系統，每個子系統是一個多輸入單輸出系統，再對每個子系統的參數進行依次辨識，任一子系統的待辨識參數用其順序相鄰子系統的估計值代替，從而保證每個子系統的辨識方法能夠實現。但是現有技術中都是這兩種方法的單獨使用，沒有這兩種辨識方法如何結合從而增強系統參數辨識效果的方法。
技術實現思路
針對現有技術中存在的問題，本專利技術提供一種收斂速度較快，計算量小，辨識結果準確的空間耦合參數系統的參數辨識方法。本專利技術是通過以下技術方案來實現：一種空間耦合參數系統的參數辨識方法，包括如下步驟：步驟1，根據空間耦合參數系統的輸入輸出關系，建立包含耦合單元的多輸入多輸出空間復雜系統模型；步驟2，將步驟1中建立的空間復雜系統劃分為若干個具有耦合參數的子系統，每個子系統的線性部分和非線性部分的待辨識參數均相同；步驟3，將每個子系統劃分為線性子子系統和非線性子子系統，同一子系統下的線性子子系統和非線性子子系統之間利用兩階段遞階辨識對系統參數辨識，得到對應子系統的辨識結果；步驟4，按步驟2中空間復雜系統子系統的劃分順序，將每個子系統的辨識結果傳遞到下一子系統，并替換上一子系統的上一時刻的辨識結果；步驟5，重復步驟3和步驟4直到達到辨識要求，滿足終止條件后輸出得到辨識結果。優選的，步驟1中所述的空間復雜系統模型為：A(z)Y(t)＝B(z)U(t)+C(z)F(U(t))+v(t)(1)其中，Y(t)＝[y1(t),y2(t),…,ym(t)]T是系統輸出向量，U(t)＝[u1(t),u2(t),…,um(t)]T是系統的輸入向量,F(U(t))表示輸入向量U(t)的非線性組合向量，z-1為單位后移算子[z-1y(t)＝y(t-1),zy(t)＝y(t+1)]，A(z)和B(z)是單位后移算子z-1的常系數時不變多項式，C(z)為F(U(t))的系數矩陣，v(t)＝[v1(t)v2(t)…vm(t)]T是零均值白噪聲序列，t表示采樣時刻。進一步，A(z)和B(z)表示為：其中，1表示全為1的列，ai,i＝1,2,...,na表示A(z)中延遲算子系數，b表示B(z)中延遲算子系數，z為延遲算子。進一步，步驟2中所述的子系統為：其中，表示子系統i的信息向量；為子系統線性部分參數，θic＝[c1,c2,...,ck]為子系統非線性部分參數；Fi(U(t))＝[f1(Ui(t)),f2(Ui(t)),...,fk(Ui(t))]，其中，fj(Ui(t)),j∈[1,...,k]表示Ui(t)的一個組合項；Ui(t)＝{ui(t),ui(t-1),…,ui(t-T)},i＝1,...,m，表示ui(τ),τ＝t,...,t-T的集合，t表示采樣時刻，T表示Ui(t)中時間序列長度；vi(t)為子系統噪聲，均為零均值白噪聲序列。進一步，步驟3中所述的線性子子系統和非線性子子系統分別為：其中，為θia在t-1時刻的估計值，為θic在t-1時刻的估計值。進一步，線性子子系統和非線性子子系統之間利用兩階段遞階辨識對系統參數辨識，得到的對應子系統的辨識結果如下：其中，p0為初始參數，I表示單位矩陣。進一步，在步驟4中，按步驟2中空間復雜系統子系統的劃分順序，將每個子系統的辨識結果傳遞到下一子系統，并替換上一子系統的上一時刻的辨識結果如下：進一步，在步驟5中的終止條件為：其中，ε表示系統閾值，最后將輸出表示空間復雜系統的辨識結果。進一步，向量和得到的兩個范數為：與現有技術相比，本專利技術具有以下有益的技術效果：本專利技術將空間耦合參數系統表示成一種包含線性和非線性項的大系統，首先通過將該系統劃分為若干參數耦合子系統，然后再將每個子系統分為線性子子系統和非線性子子系統，利用兩階段遞階耦合辨識得到子系統的辨識參數，最后利用子系統之間的辨識參數進行傳遞進而得到整個系統的辨識參數，通過將大系統分解、原耦合辨識和遞階辨識結合等步驟，將原來難以辨識的包含非線性項的多變量大系統劃分為若干小的子系統進行分別辨識，由于小系統的辨識速度快，且多為單變量系統，從而避免了求矩陣逆等運算，進而達到增加收斂速度較快，減小計算量的目的，通過實仿真驗表明該算法辨識結果準確度較高。附圖說明本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種空間耦合參數系統的參數辨識方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟1，根據空間耦合參數系統的輸入輸出關系，建立包含耦合單元的多輸入多輸出空間復雜系統模型；步驟2，將步驟1中建立的空間復雜系統劃分為若干個具有耦合參數的子系統，每個子系統的線性部分和非線性部分的待辨識參數均相同；步驟3，將每個子系統劃分為線性子子系統和非線性子子系統，同一子系統下的線性子子系統和非線性子子系統之間利用兩階段遞階辨識對系統參數辨識，得到對應子系統的辨識結果；步驟4，按步驟2中空間復雜系統子系統的劃分順序，將每個子系統的辨識結果傳遞到下一子系統，并替換上一子系統的上一時刻的辨識結果；步驟5，重復步驟3和步驟4直到達到辨識要求，滿足終止條件后輸出得到辨識結果。

【技術特征摘要】
1.一種空間耦合參數系統的參數辨識方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟1，根據空間耦合參數系統的輸入輸出關系，建立包含耦合單元的多輸入多輸出空間復雜系統模型；所述的空間復雜系統模型為：A(z)Y(t)＝B(z)U(t)+C(z)F(U(t))+v(t)(1)其中，Y(t)＝[y1(t),y2(t),…,ym(t)]T是系統輸出向量，U(t)＝[u1(t),u2(t),…,um(t)]T是系統的輸入向量,F(U(t))表示輸入向量U(t)的非線性組合向量，z-1為單位后移算子[z-1y(t)＝y(t-1),zy(t)＝y(t+1)]，A(z)和B(z)是單位后移算子z-1的常系數時不變多項式，C(z)為F(U(t))的系數矩陣，v(t)＝[v1(t)v2(t)…vm(t)]T是零均值白噪聲序列，t表示采樣時刻；步驟2，將步驟1中建立的空間復雜系統劃分為若干個具有耦合參數的子系統，每個子系統的線性部分和非線性部分的待辨識參數均相同；所述的子系統為，其中，表示子系統i的信息向量；為子系統線性部分參數，θic＝[c1,c2,...,ck]為子系統非線性部分參數；Fi(U(t))＝[f1(Ui(t)),f2(Ui(t)),...,fk(Ui(t))]，其中，fj(Ui(t)),j∈[1,...,k]表示Ui(t)的一個組合項；Ui(t)＝{ui(t),ui(t-1),…,ui(t-T)},i＝1,...,m，表示ui(τ),τ＝t,...,t-T的集合，t表示采樣時刻，T表示Ui(t)中時間序列長度；vi(t)為子系統噪聲，均為零均值白噪聲序列；步驟3，將每個子系統劃分為線性子子系統和非線性子子系統，同一子系統下的線性子子系統和非線性子子系統之間利用兩階段遞階辨識對系統參數辨識，得到對應子系統的辨識結果；所述的線性子子系統和非線性子子系統分別為：其中，為θia在t-1時刻的估計值，為θic在t-1時刻的估計值；線性子子系統和非線性子子系統之間利用兩階段遞階辨識對系統參數辨識，得到的對應子系統的辨識結果如下：其中，p0為初始參數，I表示單位矩陣；步驟4，按步驟2中空間復雜系統子系統的劃分順序，將每個子系統的辨識結果傳遞到下一子系統，并...

【專利技術屬性】
技術研發人員：黃攀峰，鹿振宇，劉正雄，
申請(專利權)人：西北工業大學，
類型：發明
國別省市：陜西;61