×

基于分数阶Hammerstein-Wiener模型的非线性系统辨识。 (英语) Zbl 1430.93045号

摘要:本文研究了基于Hammerstein-Wiener模型的分数阶非线性系统的辨识。使用稳健的Levenberg-Marquardt算法开发了一种输出误差方法。它说明了参数灵敏度函数计算的困难,这需要在每次迭代时进行大量计算。为了克服这一缺点,将分数阶非线性系统重新定义为回归形式,并且可以在不使用参数灵敏度函数的情况下以闭合形式获得梯度和Hessian。数值仿真验证了该方法的有效性,并将其应用于实验手臂机器人的建模中,验证了其可行性。

MSC公司:

93B30型 系统标识
93D25号 控制理论中的输入输出方法
26A33飞机 分数导数和积分
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

[1] 陈,F。;Ding,F.,使用最大似然原理的多输入非线性Box-Jenkins系统的递归最小二乘辨识算法,J.Compute。非线性动力学。,11, 2, 021005 (2016)
[2] 赵伟。;Chen,Hf,Wiener、Hammerstein和NARX系统作为马尔可夫链的识别及其非线性估计的改进,系统。控制信函。,61, 12, 1175-1186 (2012) ·Zbl 1255.93149号
[3] 贾,L。;李,X。;Chiu,Ms,具有可分离输入信号的基于神经模糊的MIMO Hammerstein模型的识别,神经计算,174,530-541(2016)
[4] 马修斯,Vj;Sicuranza,G.,多项式信号处理,452(2000),纽约:威利,纽约
[5] Vörös,J.,具有静态输入和动态输出非线性的时变非线性级联系统的递归辨识,Trans。仪器测量。控制,40,3,896-902(2018)
[6] Taringou,F.、Srinivasan,B.、Malhame,R.、Ghannouchi,F.:使用基带数据的宽带射频发射机的Hammerstein-Wiener模型。In:亚洲太平洋微波会议(2007)
[7] 克拉玛,P。;Schoukens,J.,Hammerstein-Wiener系统估计器初始化,Automatica,40,9,1543-1550(2004)·Zbl 1055.93017号
[8] 罗,Xs;Song,Yd,基于子空间识别的Hammerstein-Wiener系统的数据驱动预测控制,信息科学。,422, 446-447 (2018) ·Zbl 1447.93093号
[9] Kumar,P.、Devanand,R.、Schoen,M.P.:sEMG和骨骼肌力建模:非线性hammerstein-wiener模型、多元回归模型和基于熵的阈值方法。第二届国际熵及其应用电子会议。多学科数字出版研究所(2015)
[10] Zambrano,D。;Tayamon,S。;卡尔森,B。;Wigren,T.,选择性催化还原系统离散时间非线性Hammerstein-Wiener模型的识别,美国控制会议,2011,78-83(2011)
[11] Roodgar Amoli,E。;Salehinia,S。;Ghoreshi,M.,基于自适应神经模糊推理系统、非线性自回归外生和Hammerstein-Wiener方法的放电加工性能专家预测模型的比较研究:材料去除率和表面粗糙度,J.Eng.Manuf.,230,9,1690-1701(2016)
[12] Nadimi,Es;绿色,O。;布兰斯-维德,V。;拉森,Jj;Christensen,Lp,Hammerstein-Wiener模型,用于使用无线传感器网络预测青贮料堆捆内部的温度变化,Biosyt。工程,112,3,236-247(2012)
[13] Abu Arqub,O.,希尔伯特空间中Dirichlet函数类型的时间分数阶Tricomi和Keldysh方程的解,Numer。方法部分差异。Equ.、。,34, 5, 1759-1780 (2018) ·Zbl 1407.65153号
[14] Arqub,Oa;Maayah,B.,Atangana-Baleanu分数算子意义下Fredholm算子型积分微分方程的数值解,混沌,孤子分形,117117-124(2018)·Zbl 1442.65449号
[15] Abu Arqub,O.,Dirichlet函数型分数阶系统解的数值算法与比较分析,Fundam。Inf.,166,2,111-137(2019)·Zbl 1435.65182号
[16] Abu Arqub,O.,残差幂级数方法在一维空间中时间分数阶薛定谔方程解中的应用,Fundam。信息,166,287-110(2019)·Zbl 1417.65184号
[17] Burov,S。;Barkai,E.,分数阶Langevin方程:过阻尼、欠阻尼和临界行为,物理学。版本E,78,3,031112(2008)
[18] Tang,Y。;张,X。;华,C。;李,L。;Yang,Y.,通过微分进化识别相称分数阶混沌系统的参数,Phys。莱特。A.,376,4,457-464(2012)·Zbl 1255.34061号
[19] Djamah,T。;Mansouri,R。;Djennoune,S。;Bettayeb,M.,使用分数阶状态空间模型进行传热建模和识别,《欧洲自动化系统杂志》。,42, 6-8, 939-951 (2008)
[20] Isfer,拉德;Mk Lenzi;Lenzi,Ek,使用分数微分方程识别生化反应器,拉丁美洲应用。第40、2、193-198号决议(2010年)
[21] Wang,Y。;Ding,F.,使用数据滤波的Hammerstein-Wiener系统的递归最小二乘算法和梯度算法,非线性动力学。,84, 2, 1045-1053 (2016) ·Zbl 1354.93158号
[22] 王,Dq;Ding,F.,Hammerstein-Wiener系统的分层最小二乘估计算法,IEEE信号处理。莱特。,19, 12, 825-828 (2012)
[23] A.布鲁里。;卡迪,L。;Slassi,S.,具有间隙输入非线性的Hammerstein-Wiener系统的频率识别,国际控制自动化杂志。系统。,2222-2232年5月15日(2017年)
[24] 镍,硼。;Gilson,M。;Garnier,H.,Hammerstein-Wiener连续时间模型辨识的精细工具变量法,IET控制理论。A.、7、9、1276-1286(2013)
[25] Hammar,K.、Djamah,T.、Bettayeb,M.(2015年12月)。基于粒子群优化的分数阶Hammerstein系统辨识。In:第七届建模、识别和控制国际会议(ICMIC),突尼斯苏塞(2015)·Zbl 1430.93045号
[26] Mj Moghaddam;莫贾拉利,H。;Teshnehlab,M.,具有时滞的多输入单输出分数阶Hammerstein模型的递归识别,应用。软计算。,70, 486-500 (2018)
[27] Rahmani先生;Farrokhi,M.,神经分数Hammerstein系统的识别:一种混合频率/时域方法,软计算。,22, 24, 8097-8106 (2017) ·Zbl 1415.93126号
[28] Sersour,L。;Djamah,T。;Bettayeb,M.,分数维纳模型的非线性系统辨识,非线性动力学。,92, 4, 1493-1505 (2018)
[29] Sersour,L.,Djamah,T.,Bettayeb,M.:使用自适应速度粒子群优化识别Wiener分数模型。In:第七届建模、识别和控制国际会议(ICMIC 2015),突尼斯苏塞(2015)
[30] 阿拉菲,W。;Zajic,I。;英国乌丁。;Burnham,Kj,使用简化精细工具变量分数阶连续时间的分数阶Hammerstein-Wiener模型的参数估计,IET。控制理论A.,11,15,2591-2598(2017)
[31] 雷,S;阿坦加纳,A。;努奇,Sc;M.库鲁莱。;北卡罗来纳州比尔迪克。;Kilicman,A.,分数微积分及其在应用数学和其他科学中的应用,数学。问题。工程,2014,2(2014)
[32] Ionescu,C。;Kelly,Jf,呼吸力学分数微积分:幂律阻抗、粘弹性和组织异质性,混沌孤子分形,102433-440(2017)
[33] Podlubny,I.,分数阶系统和(PI^{lambda}D^{mu})控制器,IEEE Trans。自动。控制,44,1,208-214(1999)·Zbl 1056.93542号
[34] Miller,Ks;Ross,B.,分数微积分和分数微分方程导论(1993),旧金山:Wiley,旧金山·兹比尔0789.26002
[35] Bai,Ew,Hammerstein-Wiener非线性系统的最优两阶段辨识算法,Automatica,34,3,333-338(1998)·Zbl 0915.93018号
[36] 王,D。;Ding,F.,Hammerstein-Wiener ARMAX系统的扩展随机梯度识别算法,计算。数学。申请。,56, 12, 3157-3164 (2008) ·Zbl 1165.65308号
[37] De Moor,B。;De Gersem,P。;德舒特,B。;Favoreel,W.,DAISY:系统识别数据库,J A,38,3,4-5(1997)
[38] 肖肯斯,J。;苏肯斯,J。;Ljung,L.,Wiener-hammerstein基准,第15届国际会计师联合会系统识别研讨会(2009年),法国:法国圣马洛
[39] Ugalde,嗯;Jc卡莫纳;雷耶斯·雷耶斯,J。;阿尔瓦拉多,Vm;Mantilla,J.,黑箱非线性系统识别中神经网络模型的计算成本改进,神经计算,166,96-108(2015)
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。