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為解決對非線性采樣系統(tǒng)的狀態(tài)空間 Hammerstein模型難以辨識的問題，提岀了基于組合信號源的辨識方法。首先用組合信號源將靜態(tài)非線性環(huán)節(jié)和動態(tài)線性環(huán)節(jié)分離。其次，采用模糊神經(jīng)模型擬合靜態(tài)非線性環(huán)節(jié)，有效地避免了采用多碩式方法逼近非線性函毅的限制，拓寬了非線性模型的適用范圍;采用子空間算法估計采樣系統(tǒng)的狀態(tài)空間參教矩陣。最后，通過對兩個非線性 Hammerstein系統(tǒng)模型的仿真，驗證了所提岀的辨識方法，既簡化了辨識過程，對非線性模塊能夠較好地擬合，又可以很快估計出狀態(tài)空間方程系數(shù)矩陣，從而證明了所提方法的準(zhǔn)確性和有效性。
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