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费德里科·比安奇；玛丽亚·普兰迪尼；路易吉·皮罗迪

切换非线性系统辨识的随机两阶段迭代方法。 （英语） Zbl 1433.93142号

非线性分析。，混合系统。 35，文章ID 100818，23 p.（2020）.
摘要：本文讨论了离散时间切换非线性系统的辨识，这些系统是由定义当前模式的有限值变量索引的离散时间非线性连续系统（模式）的集合。特别是，我们考虑了一类切换非线性自回归生成（Switched Nonlinear AutoRegressive eXogenous，或SNARX）模型，其中连续动力学由NARX模型表示。给定一组输入-输出数据，识别底层系统的SNARX模型涉及同时识别模式序列和与每个模式相关的NARX模型，配置一个混合整数非凸优化问题，由于组合复杂性较大，在实践中很难解决。在本文中，我们提出了一种黑盒迭代识别方法，其中每个迭代由两个阶段表征。在第一阶段，假设模式切换只能在预定义的时间瞬间发生，则解决识别问题，而在第二阶段，优化候选模式切换位置。该策略可以显著降低问题的组合复杂性，从而有效解决优化问题。组合优化采用随机方法进行，样本模式图和SNARX模型结构以概率分布为特征，概率分布通过样本评估策略逐步调整，直到收敛到极限分布，集中在生成观测数据的系统的最佳SNARX模型上。

引用于9文件

MSC公司：

93E12号机组 随机控制理论中的辨识
93E35型 随机学习与自适应控制

关键词：

混合系统；交换式系统；模型识别；随机算法

软件：

Matlab公司；混合稳定样条线工具箱
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{F.Bianchi}等人，非线性分析。，混合系统。35，文章ID 100818，23 p.（2020；Zbl 1433.93142）
全文： 内政部 链接

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