AN IMPROVED WIENER MODEL FOR SYSTEM IDENTIFICATION

Abstract

Wiener block structure is formed by cascade of linear and nonlinear models. A novel and improved Wiener model structure for system identification area is proposed in this study. In proposed Wiener model, Finite Impulse Response (FIR) model is used as linear part and Soft Switching based Hybrid (SSH) model is used as nonlinear part. The SSH structure consists of a Second Order Volterra (SOV) nonlinear model, a Memoryless Polynomial (MP) nonlinear model, and a soft-switching part through a Neuro-Fuzzy (NF) network. In simulation studies, different types systems are identified by presented novel model. In addition to the mentioned identified systems, the performance of the improved model is also compared with Volterra model and Wiener models presented in the literature. Simulation results find out the success of the proposed model.

Özet

Wiener blok yapısı doğrusal ve doğrusal olmayan modellerin kaskad bağlanması ile oluşturulmaktadır. Bu çalışmada sistemkimliklendirme alanı için yeni ve geliştirilmiş bir Wiener model yapısı sunulmuştur. Önerilen yapıda, doğrusal kısım olarakSonlu Darbe Cevaplı model, doğrusal olmayan kısım olarak Esnek Anahtarlama Temelli Hibrit (EATH) model kullanılmıştır.EATH yapısı, doğrusal olmayan ikinci derece bir Volterra model, doğrusal olmayan hafızasız bir polinom model ve bir bulanıksinir ağı temelli esnek anahtarlama mekanizmasından oluşmaktadır. Simülasyonlarda, önerilen model ile dört farklı sistem tipi kimliklendirilmiştir. İlave olarak, bu sistemleri kimliklendirmek için literatürde yeralan Volterra ve Wiener modellerde ayrıcakullanılarak önerilen modelin performansı ile karşılaştırılmıştır. Simülasyon sonuçları, önerilen modelin başarısını ortayakoymaktadır.