基于内置自缩放(BS)方法的核估计非线性失真抑制技术及其在电子鼻系统中的应用

为解决非线性失真环境下线性系统脉冲响应估计的难题，研究人员创新性地将谐波抑制扰动信号与先验稳态增益相结合，提出内置自缩放(BS)方法。该研究通过理论推导证明BS方法能消除偶次非线性失真影响，显著降低估计偏差和方差，并在电子鼻实验中验证了其提升食品工业过程自动化精度的实用价值。

　　

在工业自动化和智能制造的浪潮中，精确的系统辨识技术如同"数字孪生"的基石，其准确性直接决定控制效率与可靠性。然而现实中的系统往往存在非线性失真，传统核估计(KB)方法在此类场景下面临严峻挑战——就像试图用直线丈量蜿蜒的河流，难以捕捉真实的动态特性。更棘手的是，现有方法难以同时兼顾先验信息整合与非线性干扰抑制，这一矛盾在食品工业的电子鼻等实时检测系统中尤为突出。

马来西亚某高校的研究团队在《Digital Signal Processing》发表的研究中，开创性地将谐波抑制扰动信号与内置自缩放(BS)方法相结合。通过理论推导证明，当输入信号抑制二倍谐波(Class 1)时可消除偶次非线性项影响，进一步抑制三倍谐波(Class 2)还能削弱奇次非线性干扰。该方法在保持KB方法计算效率的同时，使电子鼻对挥发性化合物的识别准确率提升显著。

关键技术包括：1) 设计Class 1/Class 2谐波抑制扰动信号；2) 将稳态增益先验信息嵌入BS框架；3) 建立MIMO系统扩展模型；4) 通过金属氧化物半导体电子鼻实验验证。

【问题陈述】
基于Volterra级数展开，建立包含g^[n](i₁,i₂,...,i_n)非线性项的系统模型，揭示传统方法在n≥2时的估计偏差问题。

【BS方法谐波抑制】
理论证明：Class 1信号使E[y_l^[2]]=0，Class 2信号进一步使E[y_l^[3]]→0。推导出偏差项Δ=O(1/N)与方差σ²_BS的闭式解。

【仿真验证】
SISO系统实验显示，BS方法相较FS技术降低63%的RMSE；MIMO案例中交叉项估计误差减少41%。

【电子鼻应用】
在检测乙醇/甲醇混合气体时，BS方法使响应时间缩短22%，特征峰识别率提升至98.7%，显著优于传统KB方法。

该研究突破性地解决了"非线性环境下的线性估计"这一悖论问题，其价值体现在三方面：首先，谐波抑制与BS框架的融合开辟了新的方法论路径；其次，电子鼻等工业传感器的性能提升可直接转化为食品安全检测效益；最后，理论推导的普适性为机器人控制、电池健康监测等领域提供了可迁移的技术范式。正如研究者指出，这项成果标志着"用线性工具解决非线性问题"的新可能，为工业4.0的底层算法注入创新活力。