莎莉，胡达;萨米拉·卡蒙 使用MIMO-Wiener模型的多变量非线性系统的组合参数和状态估计算法。 （英语） Zbl 1346.93364号 控制科学杂志。工程师。 2016年，文章ID 9614167，12 p.（2016）. 摘要：本文研究了MIMO状态空间Wiener模型描述的多变量非线性系统的参数估计问题。利用最小二乘法、可调模型和卡尔曼滤波理论，提出了递推参数和状态估计算法。其基本思想是基于特定的分解技术联合估计MIMO-Wiener模型的参数、状态向量和内部变量，以提取内部向量并避免与可逆性假设相关的问题。通过一个仿真示例，验证了所提算法的有效性。 MSC公司： 93E10型 随机控制理论中的估计与检测 93E11号机组 随机控制理论中的滤波 93立方厘米35 多变量系统、多维控制系统 93立方厘米 控制理论中的非线性系统 93E24型 随机控制系统的最小二乘法及其相关方法 关键词：参数估计问题;多变量非线性系统;MIMO状态空间Wiener模型;最小二乘法 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{H.Salhi}和\textit{S.Kamoun}，J.控制科学。Eng.2016，文章ID 9614167，12 p.（2016；Zbl 1346.93364） 全文： DOI程序 参考文献： [1] Han，H。；谢林。；丁·F。；Liu，X.，带滑动平均噪声的多变量系统基于层次最小二乘的迭代辨识，数学与计算机建模，51，9-10，1213-1220（2010）·Zbl 1198.93216号 ·doi:10.1016/j.mcm.2010.01.003 [2] 富恩特斯，R.Q。；Chairez，I。；波兹尼亚克，A。；Poznyak，T.，3D非参数神经识别，控制科学与工程杂志，2012（2012）·Zbl 1235.93071号 ·doi:10.1155/2012/618403 [3] 丁·F。；邱，L。；Chen，T.，从非均匀采样离散时间系统重构连续时间系统，Automatica，45，2，324-332（2009）·兹比尔1158.93365 ·doi:10.1016/j.automatica.2008.007 [4] 刘，Y。；丁·F。；Shi，Y.，通用双速率采样数据系统的一种高效分层识别方法，Automatica，50，3，962-970（2014）·Zbl 1298.93227号 ·doi:10.1016/j.automatica.2013.12.025 [5] Fathi，A。；Mozaffari，A.，《使用Hammerstein-Wiener灰盒和可变智能蜜蜂算法识别形状记忆合金致动器的动态模型》，《国际智能计算和控制论杂志》，6，4，328-357（2013）·doi:10.1108/IJICC-02-2013-0003 [6] 卡拉法提斯，A.D。；Wang，L。；Cluett，W.R.，基于维纳模型的pH过程线性化前馈-反馈控制，过程控制杂志，15，1，103-112（2005）·doi:10.1016/j.jprocont.2004.03.006 [7] 巴塔查吉，A。；Sutradhar，A.，《用于调节充血性心力衰竭患者血流动力学变量的在线识别和内部模型控制》，《国际药物医学和生物科学杂志》，4，2，85-89（2015） [8] 毛泽东，Y。；Ding，F.，基于滤波技术的Hammerstein控制自回归系统的多创新随机梯度辨识，非线性动力学，79，3，1745-1755（2015）·Zbl 1331.93211号 ·doi:10.1007/s11071-014-1771-9 [9] 余，W。；Wilson博士。；Young，B.，块导向非线性系统的控制性能评估，第八届IEEE控制与自动化国际会议论文集（ICCA’10）·doi:10.1109/icca.2010.5524173 [10] 比亚吉奥拉，S.I。；Figueroa，J.L.，Wiener和Hammerstein不确定模型识别，《模拟中的数学和计算机》，79，11，3296-3313（2009）·Zbl 1167.93404号 ·doi:10.1016/j.matcom.2009.05.004 [11] Guo，F.，wiener和hammerstein系统的一种新的识别方法[博士论文]（2004），卡尔斯鲁厄大学 [12] Salimifard，M。；贾法里，M。；Dehghani，M.，使用基于梯度和基于最小二乘的迭代算法识别带有移动平均噪声的非线性MIMO块定向系统，神经计算，94，22-31（2012）·doi:10.1016/j.neucom.2012.01.039 [13] Salhi，H.等人。；卡蒙，S。；埃松布利，N。；Hamzaoui，A.，Wiener模型描述的非线性系统的自适应离散滑模控制，国际控制杂志，89，3，611-622（2016）·Zbl 1332.93079号 ·doi:10.1080/00207179.2015.1088964 [14] Salhi，H。；Kamoun，S.，由Hammerstein数学模型描述的多变量非线性系统的递归参数估计算法，应用数学建模杂志，39，16，4951-4962（2015）·Zbl 1443.93016号 ·doi:10.1016/j.apm.2015.03.050 [15] Salhi，H。；Kamoun，S.，维纳状态空间数学模型描述的非线性系统的状态和参数估计，《高级智能控制工程与自动化研究手册》，107-147（2014）·doi:10.4018/978-1-4666-7248-2.ch004 [16] 比亚吉奥拉，S.I。；Figueroa，J.L.，《不确定MIMO Wiener和Hammerstein模型的识别》，计算机与化学工程，35，12，2867-2875（2011）·doi:10.1016/j.compchemeng.2011.05.013 [17] Lakshminarayanan，S。；Shah，S.L。；Nandakumar，K.，使用多元统计工具识别Hammerstein模型，化学工程科学，50，22，3599-3613（1995）·doi:10.1016/0009-2509（95）00182-5 [18] Ding，F.，Hammerstein非线性系统建模的分层多创新随机梯度算法，应用数学建模，37，4，1694-1704（2013）·Zbl 1349.93391号 ·doi:10.1016/j.apm.2012.04.039 [19] 张，Z。；丁·F。；Liu，X.，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，计算机与数学应用，61，3，672-682（2011）·兹比尔1217.15022 ·doi:10.1016/j.camwa.2010.12.014 [20] 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 [21] 胡，Y。；刘，B。；周，Q。；Yang，C.，带滑动平均噪声的Wiener非线性系统的递归扩展最小二乘参数估计，电路、系统和信号处理，33，2，655-664（2014）·doi:10.1007/s00034-013-9652-x [22] 丁·F。；刘晓刚。；Chu，J.，使用分层识别原理的Hammerstein系统基于梯度和最小二乘的迭代算法，IET控制理论与应用，7，2，176-184（2013）·doi:10.1049/iet-cta.2012.0313 [23] Li，J.H.，基于牛顿迭代的Hammerstein CARARMA系统参数估计，《应用数学快报》，26，1，91-96（2013）·Zbl 1255.65119号 ·doi:10.1016/j.aml.2012.03.038 [24] 郭，F。；Bretthauer，G.，MISO Wiener和Hammerstein系统的识别，第七届欧洲控制会议论文集（TEE'03），剑桥大学 [25] 新泽西州乔杜里。；拉贾，M.A.Z。；Khan，J.A。；Aslam，M.S.，使用分数信号处理方法识别输入非线性控制自回归系统，科学世界期刊，2013（2013）·doi:10.115/2013/467276 [26] 吴，Z。；彭，S。；陈，B。；赵，H.，最大相关熵准则下的鲁棒Hammerstein自适应滤波，熵，17，10，7149-7166（2015） [27] Falck，T。；Dreesen，P。；De Brabanter，K。；Pelckmans，K。；De Moor，B。；Suykens，J.A.K.，用于识别Wiener-Hammerstein系统的最小二乘支持向量机，控制工程实践，20，11，1165-1174（2012）·doi:10.1016/j.connengprac.2012.05.006 [28] Kibangou，A.Y。；Favier，G.，使用三阶Volterra核片的联合对角化识别并行级联Wiener系统，IEEE信号处理快报，16，3，188-191（2009）·doi:10.1109/lsp.2008.2011706 [29] 基班古，A.Y。；Favier，G.，基于张量分析的块导向非线性系统模型结构确定和参数估计，IEEE信号处理选定主题期刊，4，3，514-525（2010）·doi:10.1109/JSTSP.2009.2039175 [30] 王，X。；Ding，F.，使用滤波技术对Hammerstein非线性状态空间系统进行建模和多创新参数识别，动力学系统的数学和计算机建模，22，2，113-140（2016）·Zbl 1339.93106号 ·doi:10.1080/13873954.2016.1142455 [31] 丁·F。；刘，X。；Ma，X.，基于卡尔曼状态滤波的观测器正则状态空间系统最小二乘迭代参数估计（使用分解），计算与应用数学杂志，301135-143（2016）·Zbl 1382.93032号 ·doi:10.1016/j.cam.2016.01.042 [32] Ding，F.，动态系统的组合状态和最小二乘参数估计算法，应用数学建模，38，1，403-412（2014）·Zbl 1449.93254号 ·doi:10.1016/j.am.2013.06.007 [33] 马，X。；Ding，F.，使用状态估计的观测器规范状态空间系统基于梯度的参数识别算法，电路、系统和信号处理，34，5，1697-1709（2015）·Zbl 1341.93091号 ·doi:10.1007/s00034-014-9911-5 [34] 丁·F。；Chen，T.，一般双状态系统提升状态空间模型的层次识别，IEEE电路与系统汇刊I：常规论文，52，6，1179-1187（2005）·Zbl 1374.93342号 ·doi:10.1109/tcsi.2005.849144 [35] 马，X。；丁，F.，可观测性规范状态空间系统的递归和迭代最小二乘参数估计算法，富兰克林研究所杂志。工程与应用数学，352，1，248-258（2015）·Zbl 1307.93405号 ·doi:10.1016/j.jfranklin.2014.10.024 [36] 王，X。；Ding，F.，使用分层识别原理的输入非线性状态空间系统的递归参数和状态估计，信号处理，117208-218（2015）·doi:10.1016/j.sigpro.2015.05.010 [37] 王德清。；Ding，F.，hammerstein-wiener系统的分层最小二乘估计算法，IEEE信号处理快报，19，12，825-828（2012）·doi:10.1109/LSP.2012.2221704 [38] 王，D。；丁·F。；Ximei，L.，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）·兹比尔1281.93050 ·doi:10.1007/s11071-013-1048-8 [39] 威斯威克，D。；Verhaegen，M.，使用子空间模型识别方法识别MIMO-Wiener系统，信号处理，52，2，235-258（1996）·Zbl 0875.93093号 ·doi:10.1016/0165-1684（96）00056-4 [40] 布鲁斯，J。；Chou，C.T。；Haverkamp，B.R.J。；Verhaegen，M.，使用可分离最小二乘法识别线性和非线性系统，《欧洲控制杂志》，5，1，116-128（1999）·Zbl 0951.93020号 ·doi:10.1016/S0947-3580（99）70146-9 [41] Lovera，M。；古斯塔夫森，T。；Verhaegen，M.，线性和非线性Wiener状态空间模型的递归子空间识别，Automatica，36，11，1639-1650（2000）·Zbl 0980.93015号 ·doi:10.1016/s0005-1098（00）00103-5 [42] Glaria Lopez，T.á。；Sbarbaro，D.，Wiener结构非线性过程的观测器设计，第50届IEEE决策与控制会议和欧洲控制会议论文集（CDC-ECC’11），IEEE·doi:10.1109/cdc.2011.6161142 [43] Bai，E.-W.，具有已知结构硬输入非线性的线性系统的识别，Automatica，38，5，853-860（2002）·Zbl 1010.93032号 ·doi:10.1016/s005-1098（01）00281-3 [44] Vörös，J.，具有不连续非线性的Wiener系统的参数识别，《系统与控制快报》，44，5，363-372（2001）·Zbl 0986.93020号 ·doi:10.1016/s0167-6911（01）00155-4 [45] 熊，K。；Wei，C.L。；Liu，L.D.，具有参数不确定性的离散非线性系统的鲁棒卡尔曼滤波，航天科技，18，1，15-24（2012）·doi:10.1016/j.ast.2011.03.012 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。