连续Hammerstein模型直接辨识方法研究的任务书.docx

连续Hammerstein模型直接辨识方法研究的任务书
任务书
一、研究背景
Hammerstein模型是一种由非线性静态系统和线性动态系统组成的连续时间模型，在工业控制系统、机器人控制、信号处理等领域得到广泛应用。由于Hammerstein模型存在非线性部分，其辨识比线性模型更加困难，因此，如何高效和准确地辨识Hammerstein模型一直是研究者关注的重点问题之一。本次研究旨在探究连续Hammerstein模型直接辨识方法，为实际工程中Hammerstein模型的应用提供理论支持和技术指导。
二、研究内容
1.分析Hammerstein模型特点，探索连续Hammerstein模型直接辨识方法的实现原理和思路。
2.研究Hammerstein模型的参数估计方法，包括基于广义最小二乘法和极大似然法的参数识别方法，并分析其优缺点。
3.开发连续Hammerstein模型辨识仿真平台，用于验证参数识别方法的效率和准确性。
4.进行算法的实验验证和分析，比较各种参数估计方法的实际应用效果。
5.总结分析结果，讨论改进方法和未来研究方向。
三、研究步骤
1.阅读相关文献，对Hammerstein模型进行研究和总结。
2.设计连续Hammerstein模型的直接辨识算法，包括参数估计、辨识过程和模型验证。
3.搭建辨识仿真平台，支持不同算法的对比实验和可视化输出。
4.进行仿真实验，评估不同算法的辨识效率和准确性，并进行结果分析和总结。
5.讨论改进方法和未来研究方向，撰写研究报告。
四、研究成果要求
1.开发连续Hammerstein模型直接辨识平台，并实现基于广义最小二乘法和极大似然法的参数识别方法。
2.分别利用不同方法进行Hammerstein模型的连续辨识，并对实验结果进行比较分析。
3.撰写研究报告，详细介绍理论分析过程、仿真平台设计与实现、辨识效果分析和改进方法等内容，篇幅不少于12000字。
五、研究计划
时间节点任务
第1-2周阅读相关文献，总结Hammerstein模型特点和研究现状
第3-4周设计连续Hammerstein模型直接辨识算法，包括参数估计、辨识过程和模型验证
第5-7周搭建辨识仿真平台，支持不同算法的对比实验和可视化输出
第8-10周进行仿真实验，评估不同算法的辨识效率和准确性，并进行结果分析和总结
第11-12周讨论改进方法和未来研究方向，撰写研究报告
六、参考文献
[1]CaoM,SunY,ZhangJ,etal.ContinuousHammersteinidentificationbyusingorthonormalbases[J].IEEETransactionsonControlSystemsTechnology,2007,15(5):986-994.
[2]PengJJ,ChenWH,ZhangYM.Discrete-timeHammersteinmodelidentificationwithsparsitycontrol[J].Automatica,2014,50(10):2570-2577.
[3]vanderMaasA,VerhaegenM.Nonlinearsystemidentificationusingkernels[C]//Proc.ofIEEEConferenceonDecisionandControl.Maui,HI,USA,2012:3281-3287.
[4]LiuS,WangJ,ZhangL,etal.IndirectidentificationofaclassofHammersteinnonlinearsystemswithbacklashusingneuralnetworks[J].NeuralNetworks,2013,41:84-91.
[5]ShiLL,ZhaoX,ChenJ,etal.Time-varyingHammersteinmodelidentificationbasedondoublekernelextremelearningmachine[J].JournaloftheFranklinInstitute,2016,353(16):4240-4253.