【摘 要】
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利用稳态和动态校准信息,辨识了基于Hammerstein模型的热线式空气质量流量(MAF)传感器模型结构.模型辨识采用两步法,在用多项式逼近静态非线性特性的基础上,动态线性环节分别
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利用稳态和动态校准信息,辨识了基于Hammerstein模型的热线式空气质量流量(MAF)传感器模型结构.模型辨识采用两步法,在用多项式逼近静态非线性特性的基础上,动态线性环节分别选取ARX模型、输出误差(OE)模型和Box-Jenkins(BJ)模型,采用交叉准则法进行参数估计和阶次选择,模型的残差分析和用验证数据对模型交叉检验的结果表明,最终输出误差(FOE)准则和最终预报误差(FPE)准则选择的阶次一致,基于预测误差法的3阶OE和BJ模型均可用于热线式MAF传感器Hammerstein模型动态线性环节的建模.
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