陈慧波;丁，冯 Hammerstein非线性控制自回归系统的分层最小二乘辨识。 （英语） Zbl 1341.93089号 电路系统。信号处理。 34，第1期，61-75（2015）. 摘要：本文研究由静态非线性块和线性动态子系统组成的Hammerstein非线性系统的参数辨识问题。利用递阶辨识原理，提出了一种递阶最小二乘算法，该算法将非线性系统分解为多个维数较小、变量较少的子系统，并分别估计每个子系统的参数。性能分析表明，与递推最小二乘算法相比，该算法所给出的参数估计值收敛于其真值，并且需要更高的计算效率。 引用于10文件 MSC公司： 93E12号机组 随机控制理论中的辨识 93E10型 随机控制理论中的估计与检测 93立方厘米 控制理论中的非线性系统 93E24型 随机控制系统的最小二乘法及其相关方法 关键词：参数估计;最小二乘法;递归识别;分层识别;过参数化;Hammerstein模型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{H.Chen}和textit{F.Ding}，电路系统。信号处理。34，第1号，61--75（2015；Zbl 1341.93089） 全文： 内政部 参考文献： [1] E.W.Bai，Hammerstein-Wiener模型辨识的盲方法。Automatica 38（6），967-979（2002）·Zbl 1012.93018号 ·doi:10.1016/S0005-1098（01）00292-8 [2] E.W.Bai，Hammerstein模型辨识中线性和非线性部分的解耦。Automatica 40（4），671-676（2004）·Zbl 1168.93328号 ·doi:10.1016/j.automatica.2003.11.007 [3] V.Cerone，D.Regruto，输出误差有界的离散Hammerstein模型的参数界。IEEE传输。自动化。控制48（10），1855-1860（2003）·Zbl 1364.93417号 ·doi:10.1109/TAC.2003.817945 [4] H.B.Chen，F.Ding，基于分解的Hammerstein非线性控制自回归系统递推最小二乘参数估计，2013年美国控制会议（ACC），2013年6月17日至19日，美国华盛顿，第2442-2447页 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