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周林成;李祥丽;珊丽杰;夏静;陈伟

基于卡尔曼滤波的非均匀采样Hammerstein非线性系统递阶递推最小二乘参数估计。 （英语） Zbl 1367.93686号

J.富兰克林研究所。 354，第10号，4231-4246（2017）.
摘要：本文主要研究非均匀采样Hammerstein非线性系统的参数估计问题。将提升技术与状态空间变换相结合，导出了具有不同输入输出更新率的非线性回归辨识模型。此外，利用卡尔曼滤波器估计不可测状态向量，并利用分层辨识原理，提出了一种分层递推最小二乘算法来估计辨识模型的未知参数。最后，通过实例说明了该算法的有效性。

引用于2文件

MSC公司：

93E12号机组 随机控制理论中的辨识
93E11号机组 随机控制理论中的滤波
93E10型 随机控制理论中的估计与检测
第93页第24页 随机控制系统的最小二乘法及其相关方法
93立方厘米10 控制理论中的非线性系统
93B17号机组 转型

关键词：

参数估计;非一致采样Hammerstein非线性系统;起重技术;状态空间变换;非线性回归辨识模型;卡尔曼滤波器;递阶递推最小二乘算法
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{L.Zhou}等人，J.Franklin Inst.354，No.10，4231-4246（2017；Zbl 1367.93686）
全文： 内政部

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