摘要: 在目前愈来愈被关注的分数阶控制研究中,系统辨识的分数阶理论与方法是一个重要方向,其中,辨识实验检测数据的降噪是必须关注的课题。基于小波分析理论与方法,首先对系统辨识中常用的以伪随机二进制序列(PRBS)激励的分数阶系统输出信号及其干扰噪声的特性进行分析讨论,在此基础上,为克服常规阈值降噪法的局限性,提出了针对多层小波分解系数进行非线性变尺度量化改造的算法,进而形成了一种分数阶系统辨识信号降噪的变尺度阈值方法。仿真实验表明,该方法能够将噪声干扰削减到满意的水平,对于不同的信噪比情形具有很好的适用性。该研究旨在为进一步的辨识算法设计提供参考,以提高辨识精度。