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摘要
本文提出了一种基于特殊历史数据段挖掘的切换Hammerstein模型辨识方法。特殊数据段是指处于稳定状态和稳定斜坡响应的数据段。首先，根据稳态数据采用随机抽样一致算法辨识静态非线性子系统。其次，根据稳定的斜坡响应数据利用密度峰值聚类算法辨识切换Hammerstein模型线性动态子系统的结构和相应的操作区间。最后，根据操作区间划分历史数据集，采用最小二乘算法辨识切换的多个线性动态子系统的模型参数。数值仿真和实验案例结果表明，与标准Hammerstein辨识方法相比，所提方法可以实现不同工作点切换的多个线性动态子模型的结构辨识及操作区间划分，降低了模型结构未知时切换动态子系统对模型参数辨识的影响，提高了切换Hammerstein模型的辨识精度。
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