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公开(公告)号：CN110334315B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN201910547042.X
申请日：2019-06-24
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供一种基于极大似然和梯度优化的辛烷值推断模型辨识方法，包括构建出工业连续重整装置的辛烷值推断的双率哈默斯坦非线性模型，获得了双率的辨识模型；使用多项式变换技术，将模型转化为可直接使用双率的输入输出数据进行辨识的模型，结合极大似然原理和梯度搜索原理，推导出一种极大似然随机梯度辨识算法对模型的参数进行最优估计。本发明的辨识方法结构简单，非常容易实现，辨识精度高。本发明还建立了极大似然随机梯度辨识方法的流程和步骤，可以有效地应用到辛烷值推断非线性双率系统的参数估计中去，具有一定的工程应用价值。
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