张，肖;丁，冯;Alsaadi，Fuad E。;塔萨瓦·哈亚特 双线性状态空间系统动力学模型的递推参数辨识。 （英语） Zbl 1377.93062号 非线性Dyn。 89，第4期，2415-2429（2017）. 摘要：本文研究了一类特殊非线性系统（即双线性状态空间系统）的递归参数和状态估计算法。针对双线性状态空间系统，提出了一种基于状态观测器的随机梯度算法。为了提高O-SG算法的参数估计精度和收敛速度，利用多新息理论推导了基于状态观测器的多新息随机梯度算法和基于状态观察器的递推最小二乘辨识算法。最后，通过一个数值算例验证了所提算法的有效性。 引用于47文件 MSC公司： 93B30型 系统标识 93立方厘米 控制理论中的非线性系统 关键词：动力系统;参数估计;状态估计;多重创新理论;状态空间模型;双线性系统 软件：Wiener-Hammerstein基准;系统标识工具箱 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{X.Zhang}等人，非线性动力学。89，第4号，2415--2429（2017；Zbl 1377.93062） 全文： 内政部 参考文献： [1] Xu，L.：一种使用泰勒展开近似的时滞系统比例微分控制方法。申请。数学。计算。236, 391-399 (2014) ·Zbl 1334.93125号 [2] 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 [3] 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 [4] Ding，F.，Wang，F.F.，Xu，L.，Wu，M.H.：使用数据滤波的多元伪线性ARMA系统基于分解的最小二乘迭代辨识算法。J.Frankl。指令354（3），1321-1339（2017）·Zbl 1355.93190号 ·doi:10.1016/j.jfranklin.2016.11.030 [5] 丁，F.，徐，L.，朱，Q.M.：时变系统广义投影辨识的性能分析。IET控制理论应用。10(18), 2506-2514 (2016) ·doi:10.1049/iet-cta.2016.0202 [6] 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。第352（11）号指令，5292-5307（2015）·Zbl 1395.93287号 ·doi:10.1016/j.jfranklin.2015.09.007 [7] Wang，D.Q.：基于重构模型的一类MIMO-Hammerstein系统的分层参数估计。申请。数学。莱特。57, 13-19 (2016) ·Zbl 1336.93155号 ·doi:10.1016/j.aml.2015.12.018 [8] Mao，Y.W.，Ding，F.：一种新的基于参数分离的Hammerstein系统辨识算法。申请。数学。莱特。2016年6月21日至27日·Zbl 1339.93109号 ·doi:10.1016/j.aml.2016.03.016 [9] Mao，Y.W.，Ding，F.：基于滤波技术的Hammerstein控制自回归自回归系统的多创新随机梯度识别。非线性动力学。79(3), 1745-1755 (2015) ·Zbl 1331.93211号 ·doi:10.1007/s11071-014-1771-9 [10] 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。120660-667（2016）·doi:10.1016/j.sigpro.2015.10.009 [11] Wang，C.N.，He，Y.J.，Ma，J.：混沌系统中的参数估计、混合同步和反同步。复杂性20（1），64-73（2014）·doi:10.1002/cplx.21497 [12] Ma，J.，Zhang，A.H.，Xia，Y.F.：不同超混沌系统中自适应同步控制器和参数观测器的优化设计。申请。数学。计算。215(9), 3318-3326 (2010) ·Zbl 1181.93032号 [13] Wang，D.Q.，Ding，F.：多变量Hammerstein CARMA系统的参数估计算法。信息科学。355, 237-248 (2016) ·Zbl 1458.93130号 ·doi:10.1016/j.ins.2016.03.037 [14] Van Overschee，P.，De Moor，B.：线性系统的子空间识别：理论，实现，应用。Springer Science Business Media，纽约（1996）·Zbl 0888.93001号 ·doi:10.1007/978-1-4613-0465-4 [15] Wang，D.Q.，Ding，F.，Liu，X.M.：具有动态子空间状态空间模型的输入非线性系统的最小二乘算法。非线性动力学。75(1-2), 49-61 (2014) ·Zbl 1281.93050号 ·doi:10.1007/s11071-013-1048-8 [16] Xu，L.，Ding，F.：基于多创新理论和层次原理的动态响应信号参数估计算法。IET信号处理。11(2), 228-237 (2017) ·doi:10.1049/iet-spr.2016.0220 [17] Wang，Y.J.，Ding，F.：基于辅助模型的分层梯度算法和使用滤波技术的收敛性分析。信号处理。128, 212-221 (2016) ·doi:10.1016/j.sigpro.2016.03.027 [18] Vörös，J.：基于关键项分离原理识别具有输出滞后的非线性级联系统。申请。数学。模型。39(18), 5531-5539 (2015) ·Zbl 1443.93020号 ·doi:10.1016/j.apm.2015.01.018 [19] Vanbeylen，L.、Pintelon，R.、Schoukens，J.：Hammerstein系统的盲最大似然识别。Automatica 44（12），3139-3146（2008）·兹比尔1153.93522 ·doi:10.1016/j.automatica.2008.05.013 [20] Ase，H.，Katayama，T.：基于子空间的Wiener-Hammerstein基准模型识别。控制工程实践。44, 126-137 (2015) ·doi:10.1016/j.connengprac.2015.07.011 [21] Juang，J.N.：应用系统识别。新泽西州普伦蒂斯·霍尔（1994）·Zbl 0838.93009 [22] Juang，J.N.，Phan，M.，Horta，L.G.：观测器/卡尔曼滤波器马尔可夫参数的识别：理论和实验。J.指南。控制动态。16(2), 320-329 (1993) ·Zbl 0775.93259号 ·数字对象标识代码：10.2514/3.21006 [23] Ma，J.，Li，F.，Huang，L.等：现实混沌系统中的完全同步、相位同步和参数估计。Commun公司。非线性科学。数字。模拟。16(9), 3770-3785 (2011) ·Zbl 1222.65136号 ·doi:10.1016/j.cnsns.2010.12.030 [24] Hara，S.，Furuta，K.：双线性系统的最小阶状态观测器。《国际期刊控制》24（5），705-718（1976）·Zbl 0336.93010号 ·doi:10.1080/00207177608932857 [25] Phan，M.Q.，Vicario，F.，Longman，R.W.：通过交互矩阵求解双线性状态空间模型的最优双线性观测器。《国际期刊控制》88（8），1504-1522（2015）·Zbl 1337.93097号 ·doi:10.1080/00207179.2015.1007530 [26] Ma，X.Y.，Ding，F.：可观测性规范化状态空间系统的递归和迭代最小二乘参数估计算法。J.Franklin Inst.-工程应用。数学。352(1), 248-258 (2015) ·Zbl 1307.93405号 [27] Juang，J.N.：连续时间双线性系统识别。非线性动力学。39(1-2), 79-94 (2005) ·Zbl 1121.93018号 ·doi:10.1007/s11071-005-1915-z [28] Lee，C.H.，Juang，J.N.：一般类可观测和可达双线性系统的系统识别。J.可控震源。控制20（10），1538-1551（2013）·Zbl 1348.93084号 ·doi:10.1177/1077546312473768 [29] Hizir，N.B.、Phan，M.Q.、Betti，R.：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 [30] Vicario，F.，Phan，M.Q.，Longman，R.W.：通过相互作用矩阵精确识别双线性离散时间系统的线性时变方法。宇航员。科学。150, 1057-1076 (2014) [31] Jan，Y.G.，Wong，K.M.：通过块脉冲函数识别双线性系统。J.弗兰克尔。《第312（5）号指令》，349-359（1981）·Zbl 0474.93061号 ·doi:10.1016/0016-0032（81）90035-1 [32] Dai，H.，Sinha，N.K.：双线性系统辨识的带修正权重的稳健递归最小二乘法。IEEE程序。D控制理论应用。163(3), 122-126 (1989) ·Zbl 0731.93024号 ·doi:10.1049/ip-d.1989.0018 [33] dos Santos，P.L.，Ramos，J.A.，de Carvalho，J.L.M.：具有白噪声输入的双线性系统的识别：迭代确定性随机子空间方法。IEEE传输。控制系统。技术17（5），1145-1153（2009）·doi:10.1109/TCST.2008.2002041 [34] Li，B.B.：部分观测输入的状态估计：统一卡尔曼滤波方法。Automatica 49（3），816-820（2013）·Zbl 1269.93113号 ·doi:10.1016/j.自动2012.12.007 [35] Pan，J.，Yang，X.H.，Cai，H.F.，Mu，B.X.：使用改进卡尔曼滤波器进行图像噪声平滑。神经计算1731625-1629（2016）·doi:10.1016/j.neucom.2015.09.034 [36] Vicario，F.、Phan，M.Q.、Betti，R.：通过交互矩阵识别双线性离散时间模型的线性状态表示。非线性动力学。77(4), 1561-1576 (2014) ·Zbl 1331.93043号 ·doi:10.1007/s11071-014-1399-9 [37] Schön，T.B.，Wills，A.，Ninness，B.：非线性状态空间模型的系统识别。Automatica 47（1），39-49（2011）·Zbl 1209.93155号 ·doi:10.1016/j.automatica.2010.1013 [38] Marconato，A.、Sjöberg，J.、Suykens，J.和Schoukens，J：使用非线性状态空间模型识别Silverbox基准。IFAC程序。45(16), 632-637 (2012) ·doi:10.3182/20120711-3-BE-2027.00135 [39] Ljung，L.：系统识别：用户理论。新泽西州恩格尔伍德悬崖（1987）·Zbl 0615.93004号 [40] Söderström，T.，Stoica，P.：系统识别。新泽西州Prentice Hall公司（1988年）·Zbl 0695.93108号 [41] Xu，L.，Ding，F.，Gu，Y.，Alsadei，A.，Hayat，T.：具有d步状态延迟的状态空间系统的多创新状态和参数估计算法。信号处理。140, 97-103 (2017) ·doi:10.1016/j.sigpro.2017.05.006 [42] Wang，F.F.，Liu，Y.J.，Yang，E.：使用分解技术的线性参数系统的基于最小二乘的迭代识别方法。电路系统。信号处理。35(11), 3863-3881 (2015) ·Zbl 1345.93171号 ·doi:10.1007/s00034-015-0232-0 [43] Wang，Y.J.，Ding，F.：多变量系统基于滤波的迭代辨识。IET控制理论应用。10(8), 894-902 (2016) ·doi:10.1049/iet-cta.2015.1195 [44] Arablouei，R.，Doancay，K.，Adal，T.：利用二值坐标-阶段迭代的无偏递归最小二乘估计。IEEE传输。信号处理。62(11), 2973-2983 (2014) ·Zbl 1394.94045号 ·doi:10.1109/TSP.2014.2316162 [45] Xu，L.，Ding，F.：信号建模的递归最小二乘和多新息随机梯度参数估计方法。电路系统。信号处理。36(4), 1735-1753 (2017) ·Zbl 1370.94286号 ·doi:10.1007/s00034-016-0378-4 [46] Wan，X.K.，Li，Y.，Xia，C.，Wu，M.H.，Liang，J.，Wang，N.：一种基于最小二乘曲线拟合技术的T波交替评估方法。测量86，93-100（2016）·doi:10.1016/j.测量2016.01.046 [47] Ding，F.，Gu，Y.：具有一步状态延迟的状态空间系统基于辅助模型的随机梯度参数估计算法的性能分析。电路系统。信号处理。32(2), 585-599 (2013) ·doi:10.1007/s00034-012-9463-5 [48] Ding，F.：具有稀缺测量的状态空间系统的状态滤波和参数估计。信号处理。104, 369-380 (2014) ·doi:10.1016/j.sigpro.2014.03.031 [49] Feng，L.，Wu，M.H.，Li，Q.X.，et al.：一维非均匀孔径合成辐射计图像重建的阵列因子形成。IEEE地质科学。遥感快报。13(2), 237-241 (2016) ·doi:10.1109/LGRS.2015.2507623 [50] Wang，T.Z.，Qi，J.，Xu，H.，等：基于FFT-RPCA-SVM的级联多电平逆变器故障诊断方法。ISA事务。60, 156-163 (2016) ·doi:10.1016/j.isatra.2015.11.018 [51] Wang，T.Z.，Wu，H.，Ni，M.Q.等：周期性非稳态故障检测的自适应置信限。机械。系统。信号处理。72-73228-345（2016）·doi:10.1016/j.ymssp.2015.10.015 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。