辅助模型辨识方法（3）：输入非线性输出误差自回归系统

• 作者: 丁锋 毛亚文
• 来源期刊: 南京信息工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 参数估计 递推辨识 梯度搜索 最小二乘 过参数化模型 关键项分离 滤波技术 模型分解 辅助模型辨识思想 递阶辨识原理 输入非线性系统 输出非线性系统
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 页码范围: 193-214
• 页数: 22页
• 分类号: TP273
• 字数: 25935字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13878/j.cnki.jnuist.2016.03.001

摘要

输入非线性系统包括输入非线性方程误差类系统和输入非线性输出误差类系统。针对输入非线性输出误差自回归系统，分别基于过参数化模型，基于关键项分离原理，基于数据滤波技术，研究了相应的基于过参数化模型的辅助模型递推辨识方法、基于关键项分离的辅助模型递推辨识方法、基于数据滤波的辅助模型递推辨识方法。这些方法可以推广到其他输入非线性输出误差系统、输出非线性输出误差系统、反馈非线性系统等。并给出了几个典型辨识算法的计算步骤、流程图和计算量。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁锋	江南大学物联网工程学院	109	1413	20.0	32.0
10	毛亚文	江南大学物联网工程学院	4	22	3.0	4.0