含有非平滑非线性的三明治动态系统辨识与预测

非平滑非线性环节广泛存在于各类电子电路系统中，当信号经过这些非平滑非线性环节时，其相位、频率、幅值等特性将出现难以预测的变化，如波动、振荡或失稳现象。在实际系统中，非线性环节的前、后端往往连接着线性动态环节，形成所谓"三明治"系统。迟滞非线性不仅是非平滑的而且是多值映射的，采用常用的方法难以解决其辨识和预测问题。本项目研究具有代表性的含有迟滞特性的三明治动态系统，提出一种解决多值映射的迟滞转换算子，构造带迟滞变换算子的拟Wiener和拟Hammerstien模型，对系统进行辨识；研究在噪声和延迟影响下，构造基于带迟滞变换算子随机神经网络的多步预测器和Smith预估器，对系统未来的信号变化进行预测。