[发明专利]一种基于加权多新息随机梯度的球杆模型参数辨识方法

摘要

本发明公开的基于加权多新息随机梯度的球杆模型参数辨识方法，包括：根据杆的倾斜角和球的位置，收集球杆模型的单输入输出数据；基于单输入输出数据，估计得到球杆模型为输出误差模型；构建并利用辅助模型的输出替代输出误差模型的过程无噪输出，构造信息向量、堆积信息矩阵和堆积输出向量，并基于信息向量、堆积信息矩阵和堆积输出向量计算球杆模型的新息向量；基于粒子滤波算法中粒子权值计算的思想，计算新息向量中每个新息的重要性；根据重要性计算每一对应新息的权重，并构造权重向量；重新合理分配多新息随机梯度中每个新息的权重对球杆模型参数进行辨识；本发明可实现快速在线辨识，估计出球杆系统模型中的参数，计算方法简单、高效。

主权项

1.一种基于加权多新息随机梯度的球杆模型参数辨识方法，其特征在于，所述方法包括：构建一球杆模型，调节所述杆的倾斜角得到不同所述倾斜角下球在杆上的位置，以所述倾斜角作为所述球杆模型的输入、球在杆上的所述位置作为球杆模型的输出，并记录；基于球杆模型的所述输入和所述输出构建与所述球杆模型对应的输出误差模型；构建一辅助模型利用所述辅助模型的输出替代所述输出误差模型的过程无噪输出，构造信息向量、堆积信息矩阵和堆积输出向量，并基于所述信息向量、堆积信息矩阵和堆积输出向量计算所述球杆模型的新息向量；基于粒子滤波算法中粒子权值计算的思想，计算所述新息向量中每个新息的重要性；根据每个所述新息对应的重要性，计算出每一所述新息相应的权重，并构造权重向量；采用多新息随机梯度算法合理分配每个所述新息，并对每个新息做加权处理得到每个所述新息对应的权重，并基于加权后的所述新息包含的信息辨识球杆模型的参数。