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王燕郊；丁，冯

使用数据滤波的Hammerstein-Wiener系统的递推最小二乘算法和梯度算法。 （英语） Zbl 1354.93158号

非线性动力学。 84，第2期，1045-1053（2016）.
摘要：本文利用数据滤波技术研究了Hammerstein-Wiener系统的参数估计问题。为了提高估计精度，推导了基于数据滤波的递归广义最小二乘算法。为了提高计算效率，推导了基于数据滤波的广义扩展随机梯度算法来估计系统参数。最后，对所提算法的计算效率进行了分析和比较。仿真结果表明，所提算法能够有效估计Hammerstein-Wiener系统的参数。

引用于34文件

MSC公司：

93E11号机组 随机控制理论中的滤波

关键词：

参数估计；最小二乘法；梯度搜索；数据过滤；非线性系统
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\textit{Y.Wang}和\textit{F.Ding}，非线性动力学。84，编号21045-1053（2016；兹bl 1354.93158）
全文： DOI程序

参考文献：

[1] Wang，X.H.，Ding，F.：多元伪线性回归系统递归辨识算法的收敛性。国际期刊改编。控制信号处理。(2016). doi:10.1002/acs.2642·doi:10.1002/acs.2642
[2] Luan，X.L.，Shi，P.，Liu，F.：具有随机延迟的网络控制系统的稳定性。IEEE传输。Ind.Electron公司。58(9), 4323-4330 (2013) ·doi:10.1109/TIE.2010.2102322
[3] Luan，X.L.，Zhao，S.Y.，Liu，F.：转移概率不确定的离散马尔可夫跳跃系统的H∞控制。IEEE传输。自动垫。对照58（6），1566-1572（2013）·Zbl 1369.93178号 ·doi:10.1109/TAC.2012.2229839
[4] Shi，P.，Luan，X.L.，Liu，F.：具有随机不完全测量和混合时滞的离散时间系统的H∞滤波。IEEE传输。Ind.Electron公司。59(6), 2732-2739 (2012) ·doi:10.1109/TIE.2011.2167894
[5] Xu，L.：使用泰勒展开近似的时滞系统的比例微分控制方法。申请。数学。计算。236, 391-399 (2014) ·Zbl 1334.93125号 ·doi:10.1016/j.amc.2014.02.087
[6] Xu，L.，Chen，L.、Xiong，W.L.：基于牛顿迭代的阶跃响应动态系统的参数估计和控制器设计。非线性动力学。79(3), 2155-2163 (2015) ·doi:10.1007/s11071-014-1801-7
[7] Xu，L.：牛顿迭代算法在动力系统参数估计中的应用。J.计算。申请。数学。288, 33-43 (2015) ·Zbl 1314.93062号 ·doi:10.1016/j.cam.2015.03.057
[8] Xu，L.：基于正弦信号测量的动力系统阻尼迭代参数识别方法。信号处理。120, 660-667 (2016) ·Zbl 1341.93003号
[9] Chaudhary，N.I.，Muhammad，M.A.Z.：输入非线性Box-Jenkins系统的分数自适应策略设计。信号处理。116, 141-151 (2015) ·doi:10.1016/j.sigpro.2015.04.015
[10] 丁，F.，王，X.H.，等：基于模型分解的一类输出非线性系统的递推最小二乘参数估计。电路系统。信号处理。(2016). doi:10.1007/s00034-015-0190-6·Zbl 1345.93169号 ·doi:10.1007/s00034-015-0190-6
[11] Chong，M.S.，Nesic，D.等人：监管框架下使用多观测器的非线性系统的参数和状态估计。IEEE Trans。自动垫。控制60（9），2336-2349（2015）·Zbl 1360.93666号 ·doi:10.1109/TAC.2015.2406978号文件
[12] Ding，F.：系统识别——识别方法的性能分析。科学出版社，北京（2014）
[13] Chen，H.B.，Xiao，Y.S.等人：使用关键项分离原理的Hammerstein非线性系统的分层梯度参数估计算法。申请。数学。计算。247, 1202-1210 (2014) ·Zbl 1343.62055号 ·doi:10.1016/j.amc.2014.09.070
[14] Vörös，J.：使用三块级联模型迭代识别具有输出侧隙的非线性动态系统。非线性动力学。79(3), 2187-2195 (2015) ·doi:10.1007/s11071-014-1804-4
[15] Halder，A.，Bhattacharya，R.：不确定非线性系统的概率模型验证。Automatica 50（8），2038-2050（2014）·兹比尔1297.93186 ·doi:10.1016/j.automatica.2014.05.026
[16] Janczak，A.：识别一类MIMO-Wiener系统的仪器变量方法。非线性动力学。48(3), 275-284 (2007) ·Zbl 1177.93090号 ·doi:10.1007/s11071-006-9088-y
[17] Giri，F.、Radouane，A.、Brouri，A.：具有反向间隙和反向间隙算子的Wiener系统的组合频率预测误差识别方法。Automatica 50（3），768-783（2014）·Zbl 1298.93340号 ·doi:10.1016/j.automatica.2013.12.030
[18] Hu，Y.B.，Liu，B.L.，et al.：输出非线性自回归滑动平均系统的多创新广义随机梯度算法。申请。数学。计算。247, 218-224 (2014) ·Zbl 1343.62059号 ·doi:10.1016/j.amc.2014.08.096
[19] Ramezani，S.：基于应变梯度弹性理论的微孔板非线性振动分析。非线性动力学。73(3), 1399-1421 (2013) ·Zbl 1281.74014号 ·doi:10.1007/s11071-013-0872-1
[20] Chen，H.B.，Ding，F.，Xiao，Y.S.：使用关键项分离技术的输入非线性系统基于分解的最小二乘参数估计算法。非线性动力学。79(3), 2027-2035 (2015) ·Zbl 1331.93083号 ·doi:10.1007/s11071-014-1791-5
[21] Wang，D.Q.，Liu，H.B.等：双速率Hammerstein系统的高效识别方法。IEEE传输。控制系统。技术23（5），1952-1960（2015）·doi:10.1109/TCST.2014.2387216
[22] Wang，C.，Tang，T.：使用滤波技术的一类非线性系统的几种基于梯度的迭代估计算法。非线性动力学。77(3), 769-780 (2014) ·Zbl 1314.93013号 ·doi:10.1007/s11071-014-1338-9
[23] Hu，Y.B.，Liu，B.L.，et al.：带滑动平均噪声的Wiener非线性系统的递推扩展最小二乘参数估计。电路系统。信号处理。33(2), 655-664 (2014) ·doi:10.1007/s00034-013-9652-x
[24] Shi，Y.，Fang，H.：基于卡尔曼滤波器的网络环境中随机缺失测量的系统识别。《国际期刊控制》83（3），538-551（2010）·Zbl 1222.93228号 ·网址：10.1080/00207170903273987
[25] Wang，D.Q.，Ding，F.，Chu，Y.Y.：基于关键项分离原理的Hammerstein系统基于数据滤波的递归最小二乘算法。信息科学。222, 203-212 (2013) ·Zbl 1293.93758号 ·doi:10.1016/j.ins.2012.07.064
[26] Wang，D.Q.，Zhang，W.：多变量Hammerstein系统的改进最小二乘辨识算法。J.弗兰克尔。仪器工程应用。数学。352(11), 5292-5370 (2015) ·Zbl 1395.93287号 ·doi:10.1016/j.jfranklin.2015.09.007
[27] Huang，J.，Shi，Y.，等：使用T-S模糊模型的多速率非线性采样数据系统的l-2-l-无限滤波。数字。信号处理。23(1), 418-426 (2013) ·doi:10.1016/j.dsp.2012.08.09
[28] Ding，F.，Wang，Y.J.，Ding，J.：使用滤波技术和辅助模型对有色噪声系统进行递归最小二乘参数辨识。数字。信号处理。37, 100-108 (2015) ·doi:10.1016/j.dsp.2014.10.005
[29] Ljung，L.：《系统识别：用户理论》，第二版。普伦蒂斯·霍尔（Prentice Hall），恩格尔伍德悬崖（Englewood Cliffs）（1999）·Zbl 0615.93004号
[30] 丁·F：系统辨识——新理论和新方法。科学出版社，北京（2013）
[31] Wang，Y.J.，Ding，F.：具有自回归滑动平均噪声的Hammerstein-Wiener系统的参数估计算法。J.计算。非线性动力学。(2016). 数字对象标识代码：10.1115/1.4031420
[32] Goodwin，G.C.，Sin，K.S.：自适应滤波、预测和控制。Prentice-Hall，Englewood Cliffs（1984）·Zbl 0653.93001号
[33] Golub，G.H.，Van Loan，C.F.：《矩阵计算》，第三版。约翰·霍普金斯大学出版社，巴尔的摩（1996）·Zbl 0865.65009号
[34] Ji，Y.，Liu，X.M.，等：不确定混沌时滞非线性系统鲁棒脉冲同步的新准则。非线性动力学。79(1), 1-9 (2015) ·Zbl 1331.34108号 ·doi:10.1007/s11071-014-1640-6
[35] Ji，Y.，Liu，X.M.：混合切换脉冲动态网络的统一同步准则。电路系统。信号处理。34(5), 1499-1517 (2015) ·Zbl 1341.93003号 ·doi:10.1007/s00034-014-9916-0
[36] Zhu，D.Q.，Huang，H.，Yang，S.X.：基于改进的自组织映射和速度合成方法的三维水下工作空间多AUV系统的动态任务分配和路径规划。IEEE传输。赛博。43(2), 504-514 (2013) ·doi:10.1109/TSMCB.2012.2210212
[37] Sun，B.，Zhu，D.Q.，Yang，S.X.：7000米载人潜水器的生物激励滤波反推级联跟踪控制。IEEE传输。Ind.Electron公司。61(7), 3682-3692 (2014) ·doi:10.10109/TIE.2013.2267698
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