论文摘要
在实际工业过程中,异常值的干扰是不可避免的,现有的处理异常值方法会导致模型估计有偏差,并且没有考虑潜在异常值的影响。针对上述缺点,利用学生分布噪声来处理潜在异常值,提出一种适用于学生分布噪声情况的贝叶斯鲁棒辨识方法,并且将其与过采样结构相结合,推出了基于过采样结构的贝叶斯鲁棒辨识方法。仿真实验表明:本文提出的算法,随着异常值影响的增加,仍然保持较小的辨识误差,而传统辨识方法已不再适用,同时,还克服了传统结构需添加额外测试信号所带来的巨额成本。因此,本文的算法更适合于实际工业过程辨识。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 徐宝昌,白振轩,王雅欣,袁力坤
关键词: 异常值,学生分布噪声,贝叶斯变分法,鲁棒辨识,过采样结构
来源: 化工学报 2019年12期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,基础科学,工程科技Ⅱ辑
专业: 数学,工业通用技术及设备
单位: 中国石油大学(北京)自动化系
基金: 国家重点研发计划项目（2016YFC0303700）
分类号: TB114.2
页码: 4673-4679
总页数: 7
文件大小: 1253K
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