×
丁，冯;马俊霞;肖永松

一类具有移动平均噪声的输出非线性系统的牛顿迭代辨识。 （英语） Zbl 1281.93109号

非线性动力学。 74，第1-2、21-30号（2013）.
摘要：基于牛顿迭代法，讨论了一类具有输入输出测量数据滑动平均噪声的输出非线性系统（即维纳非线性系统）的迭代辨识问题。其基本思想是将非线性系统分解为两个子系统，用前一次迭代时的相应估计值替换信息向量中的未知变量，并利用层次辨识原理提出牛顿迭代辨识方法。数值仿真结果表明，所提算法是有效的。

引用于22文件

MSC公司：

93E25型 随机控制中的计算方法（MSC2010）
93立方厘米 控制理论中的非线性系统
37米25 遍历理论的计算方法（不变测度的近似、Lyapunov指数的计算、熵等）
37-04 与动力学系统和遍历理论有关的问题的软件、源代码等

关键词：

参数估计;迭代辨识;牛顿法;非线性系统
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{F.Ding}等人，《非线性动力学》。74，编号1--2，21-30（2013；Zbl 1281.93109）
全文： 内政部

参考文献：

[1] 丁·F：系统辨识——新理论和新方法。科学出版社，北京（2013）
[2] Shi，Y.，Yu，B.：用马尔可夫链建模的随机延迟网络控制系统的输出反馈镇定。IEEE传输。自动。控制54（7），1668-1674（2009）·Zbl 1367.93538号 ·doi:10.1109/TAC.2009.2020638
[3] Shi，Y.，Yu，B.：前向和后向通信链路中具有随机时延的网络控制系统的鲁棒混合H-2/H-无穷大控制。Automatica 47（4），754-760（2011）·Zbl 1215.93045号 ·doi:10.1016/j.automatica.2011.01.022
[4] Li，H.，Shi，Y.：用马尔可夫链建模的具有不确定性和随机延迟的非线性随机系统的鲁棒H-inff滤波。自动化48（1），159-166（2012）·Zbl 1244.93158号 ·doi:10.1016/j.automatica.2011.09.045
[5] Zhang，Q.J.，Luo，J.，Wan，L.：通过自适应脉冲控制实现不确定一般复杂网络的参数识别和同步。非线性动力学。71(1-2), 353-359 (2013) ·Zbl 1268.93045号 ·doi:10.1007/s11071-012-0665-y
[6] Qin，P.，Nishii，R.，Yang，Z.J.：通过基于GIC的方法和l1-范数正则化方法，选择使用加权最小二乘法估计的NARX模型。非线性动力学。70(3), 1831-1846 (2012) ·doi:10.1007/s11071-012-0576-y
[7] Olson，C.C.，Nichols，J.M.，Virgin，法律公告：使用几何方法对混沌系统进行参数估计：理论和实验。非线性动力学。70(1), 381-391 (2012) ·doi:10.1007/s11071-012-0461-8
[8] Hizir，N.B.、Phan，M.Q.、Betti，R.、Longman，R.W.：通过等效线性模型识别离散时间双线性系统。非线性动力学。69(4), 2065-2078 (2012) ·doi:10.1007/s11071-012-0408-0
[9] Ding，F.，Chen，T.：Hammerstein非线性ARMAX系统的辨识。Automatica 41（9），1479-1489（2005）·Zbl 1086.93063号 ·doi:10.1016/j.automatica.2005.03.026
[10] Ding，F.，Shi，Y.，Chen，T.：Hammerstein非线性ARMAX模型的基于梯度的识别方法。非线性动力学。45(1-2), 31-43 (2006) ·Zbl 1134.93321号 ·doi:10.1007/s11071-005-1850-z
[11] Bai，E.W.：Hammerstein-Wiener模型辨识的盲方法。Automatica 38（6），967-979（2002）·兹比尔1012.93018 ·doi:10.1016/S0005-1098（01）00292-8
[12] Wang，D.Q.，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 ·doi:10.1016/j.camwa.2008.07.015
[13] Wang，D.Q.，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) ·doi:10.1109/LSP.2012.2221704
[14] Wang，D.Q.，Ding，F.：维纳非线性系统的基于最小二乘和基于梯度的迭代辨识。信号处理。91(5), 1182-1189 (2011) ·Zbl 1219.94052号 ·doi:10.1016/j.sigpro.2010.11.004
[15] Li，J.H.，Ding，F.：基于关键项分离技术的有色噪声Hammerstein系统的最大似然随机梯度估计。计算。数学。申请。62(11), 4170-4177 (2011) ·Zbl 1236.93150号 ·doi:10.1016/j.camwa.2011.09.067
[16] Li，J.H.，Ding，F.，Yang，G.W.：输入非线性有限脉冲响应滑动平均系统的最大似然最小二乘辨识方法。数学。计算。模型。55(3-4), 442-450 (2012) ·Zbl 1255.93147号 ·doi:10.1016/j.mcm.2011.08.023
[17] Wang，W.，Ding，F.，Dai，J.Y.：具有自回归滑动平均噪声系统的最大似然最小二乘辨识。申请。数学。模型。36(5), 1842-1853 (2012) ·兹比尔1242.62105 ·doi:10.1016/j.apm.2011.07.083
[18] Dehghan，M.，Hajarian，M.：求解广义双对称矩阵上广义耦合Sylvester矩阵方程的迭代方法。申请。数学。模型。34(3), 639-654 (2010) ·Zbl 1185.65054号 ·doi:10.1016/j.apm.2009.06.018
[19] Dehghan，M.，Hajarian，M.：分析求解广义耦合Sylvester矩阵方程的迭代算法。申请。数学。模型。35(7), 3285-3300 (2011) ·Zbl 1227.65037号 ·doi:10.1016/j.apm.2011.01.022
[20] Wu，A.G.，Li，B.，Zhang，Y.，Duan，G.R.：耦合Sylvester共轭矩阵方程的有限迭代解。申请。数学。模型。35(3), 1065-1080 (2011) ·Zbl 1211.15024号 ·doi:10.1016/j.apm.2010.07.053
[21] Liu，X.G.，Lu，J.：一类多速率系统的基于最小二乘的迭代辨识。自动化46（3），549-554（2010）·Zbl 1194.93079号 ·doi:10.1016/j.automatica.2010.01.007
[22] Ding，F.，Liu，Y.J.，Bao，B.：多输入多输出系统的基于梯度和基于最小二乘的迭代估计算法。程序。仪器机械。工程，第一部分，J.系统。控制工程226（1），43-55（2012）·doi:10.1177/0959651811409491
[23] Lorentzen，R.J.，Naevdal，G.：迭代集合卡尔曼滤波器。IEEE传输。自动。对照56（8），1990-1995（2011）·Zbl 1368.93721号 ·doi:10.1109/TAC.2011.2154430
[24] Ding，F.，Liu，X.P.，Liw，G.：OE和OEMA系统的基于梯度和基于最小二乘的迭代识别方法。数字。信号处理。20(3), 664-677 (2010) ·doi:10.1016/j.dsp.2009.10.012
[25] Wang，D.Q.，Yang，G.W.，Ding，R.F.：Box-Jenkins系统基于梯度的迭代参数估计。计算。数学。申请。60(5), 1200-1208 (2010) ·Zbl 1201.94046号 ·doi:10.1016/j.camwa.2010.06.001
[26] Xie，L.，Yang，H.Z.：非均匀采样输出误差系统的基于梯度的迭代辨识。J.可控震源。控制17（3），471-478（2011）·Zbl 1271.93046号 ·数字对象标识代码：10.1177/1077546310364993
[27] Sun，Z.，Zeng，J.P.，Xu，H.R.：半光滑方程的广义牛顿迭代法。数字。算法58（3），333-349（2011）·Zbl 1241.65048号 ·doi:10.1007/s11075-011-9458-5
[28] Arnal，J.，Migallón，V.，Penadés，J.：非线性系统的并行牛顿两阶段多分裂迭代方法。位数字。数学。43(5), 849-861 (2003) ·Zbl 1050.65054号 ·doi:10.1023/B:BITN.000014567.83072.4d
[29] Xiong，W.L.，Ma，J.X.，Ding，R.F.：一类维纳非线性系统建模的迭代数值算法。申请。数学。莱特。26(4), 487-493 (2013) ·Zbl 1261.65068号 ·doi:10.1016/j.aml.2012.12.001
[30] Liu，M.M.，Xiao，Y.S.，Ding，R.F.：使用牛顿法的Wiener非线性系统迭代辨识算法。申请。数学。模型。37(9), 6584-6591 (2013) ·Zbl 1438.93229号 ·doi:10.1016/j.apm.2013.01.025
[31] Ding，F.，Chen，T.：基于层次梯度的多变量离散时间系统辨识。Automatica 41（2），315-325（2005）·Zbl 1073.93012号 ·doi:10.1016/j.automatica.2004.10.010
[32] Ding，F.，Chen，T.：多变量系统的分层最小二乘辨识方法。IEEE传输。自动。控制50（3），397-402（2005）·Zbl 1365.93551号 ·doi:10.1109/TAC.2005.843856
[33] Ding，F.，Chen，T.：一般二元国家系统提升状态空间模型的层次识别。IEEE传输。电路系统。一、 雷古尔。巴普。52(6), 1179-1187 (2005) ·Zbl 1374.93342号 ·doi:10.10109/TCSI.2005.849144
[34] Ding，J.，Ding，F.，Liu，X.P.，Liw，G.：具有双速率采样数据的线性SISO系统的分层最小二乘辨识。IEEE传输。自动。控制56（11），2677-2683（2011）·Zbl 1368.93744号 ·doi:10.1109/TAC.2011.2158137
[35] Liu，Y.J.，Ding，F.，Shi，Y.：基于分层辨识原理的一类非均匀采样系统的最小二乘估计。电路系统。信号处理。31(6), 1985-2000 (2012) ·Zbl 1269.93127号 ·doi:10.1007/s00034-012-9421-2
[36] Wang，D.Q.，Ding，R.，Dong，X.Z.：基于分层辨识原理和梯度搜索的一类多变量系统的迭代参数估计。电路系统。信号处理。31(6), 2167-2177 (2012) ·Zbl 1253.62009年 ·doi:10.1007/s00034-012-9425-y
[37] Ding，F.，Shi，Y.，Chen，T.：基于辅助模型的Hammerstein输出误差系统最小二乘辨识方法。系统。控制信函。56(5), 373-380 (2007) ·Zbl 1130.93055号 ·doi:10.1016/j.sysconle.2006.10.026
[38] Han，H.Q.，Xie，L.，Ding，F.，Liu，X.：带滑动平均噪声的多变量系统的基于层次最小二乘的迭代辨识。数学。计算。模型。51(9-10), 1213-1220 (2010) ·Zbl 1198.93216号 ·doi:10.1016/j.mcm.2010.01.003
[39] Zhang，Z.N.，Ding，F.，Liu，X.G.：多变量输出误差滑动平均系统基于层次梯度的迭代参数估计算法。计算。数学。申请。61(3), 672-682 (2011) ·兹比尔1217.15022 ·doi:10.1016/j.camwa.2010.12.014
[40] Ding，F.：用于Hammerstein非线性系统建模的分层多创新随机梯度算法。申请。数学。模型。37(4), 1694-1704 (2013) ·Zbl 1349.93391号 ·doi:10.1016/j.apm.2012.04.039
[41] 丁，F，刘，X.P.，刘，G.：Hammerstein非线性系统的识别方法。数字。信号处理。21(2), 215-238 (2011) ·doi:10.1016/j.dsp.2010.06.006
[42] Ding，F.，Liu，X.G.，Chu，J.：使用分层识别原理的Hammerstein系统的基于梯度和基于最小二乘的迭代算法。IET控制理论应用。7(2), 176-184 (2013) ·doi:10.1049/iet-cta.2012.0313
[43] Zhang，Y.：使用偏差补偿方法对一类具有相关扰动的多输入单输出系统进行无偏辨识。数学。计算。模型。53(9-10), 1810-1819 (2011) ·兹比尔1219.93141 ·doi:10.1016/j.mcm.2010.12.059
[44] 丁·F、刘·G、刘·X·P：稀缺测量的参数估计。Automatica 47（8），1646-1655（2011）·兹比尔1232.62043 ·doi:10.1016/j.automatica.2011.05.007
[45] Ding，F.：用于CARARMA系统建模的基于两阶段最小二乘的迭代估计算法。申请。数学。模型。37(7), 4798-4808 (2013) ·Zbl 1438.93228号 ·doi:10.1016/j.apm.2012.10.014
[46] Liu，Y.J.，Xiao，Y.S.，Zhao，X.L.：使用辅助模型的多输入单输出系统的多输入随机梯度算法。申请。数学。计算。215（4），1477-1483（2009）·Zbl 1177.65095号 ·doi:10.1016/j.amc.2009.07.012
[47] Liu，Y.J.，Sheng，J.，Ding，R.F.：多变量类ARX系统随机梯度估计算法的收敛性。计算。数学。申请。59(8), 2615-2627 (2010) ·Zbl 1193.60057号 ·doi:10.1016/j.camwa.2010.01.030
[48] Ding，F.：多变量系统的耦合最小二乘辨识。IET控制理论应用。7(1), 68-79 (2013) ·doi:10.1049/iet-cta.2012.0171
[49] Ding，F.：输出误差系统的基于分解的快速最小二乘算法。信号处理。93(5), 1235-1242 (2013) ·doi:10.1016/j.sigpro.2012.12.013
[50] Wang，D.Q.：使用数据滤波对输出误差滑动平均系统进行基于最小二乘的递归和迭代估计。IET控制理论应用。5(14), 1648-1657 (2011) ·doi:10.1049/iet-cta.20100416
[51] Li，J.H.，Ding，R.F.，Yang，Y.：非线性函数的迭代参数识别方法。申请。数学。模型。36(6), 2739-2750 (2012) ·Zbl 1246.93114号 ·doi:10.1016/j.apm.2011.09.057
[52] Ding，L.，Han，L.L.，Chen，X.M.：基于多项式变换的缺失观测值的时间序列AR建模。数学。计算。模型。51(5-6), 527-536 (2010) ·Zbl 1190.62157号 ·doi:10.1016/j.mcm.2009.11.016
[53] Chen，J.，Zhang，Y.，Ding，R.F.：多变量非线性系统基于辅助模型的多创新算法。数学。计算。模型。52(9-10), 1428-1434 (2010) ·Zbl 1205.93142号 ·doi:10.1016/j.mcm.2010.05.026
[54] Chen，J.，Wang，X.P.，Ding，R.F.：饱和和死区非线性Hammerstein系统的基于梯度的估计算法。申请。数学。模型。36(1), 238-243 (2012) ·兹比尔1236.93142 ·doi:10.1016/j.apm.2011.05.049
[55] Chen，J.，Lv，L.X.，Ding，R.F.：预加载非线性双速率采样系统的多创新随机梯度算法。申请。数学。莱特。26(1), 124-129 (2013) ·Zbl 1251.93130号 ·doi:10.1016/j.aml.2012.04.07
[56] Li，J.H.：基于牛顿迭代的Hammerstein CARARMA系统参数估计。申请。数学。莱特。26（1），91-96（2013）·Zbl 1255.65119号 ·doi:10.1016/j.aml.2012.03.038
[57] Hu，P.P.，Ding，F.：使用分层识别原理对带有滑动平均噪声的反馈非线性系统进行基于多级最小二乘的迭代估计。非线性动力学。73(1-2), 583-592 (2013) ·Zbl 1281.93033号 ·doi:10.1007/s11071-013-0812-0
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。