Thuật toán Phân tích Gradient Ngẫu nhiên Nhiều Đổi mới cho Hệ thống Tự hồi tiếp Autoregressive Dưới sự Kiểm soát Hammerstein Dựa trên Nguyên tắc Tách biệt Thuật ngữ Chính và Phân tích Mô hình
Tóm tắt
Một hệ thống phi tuyến đầu vào được phân tách thành hai hệ thống con, một hệ thống bao gồm các tham số của mô hình hệ thống và một hệ thống khác bao gồm các tham số của mô hình nhiễu. Một thuật toán gradient ngẫu nhiên nhiều đổi mới được đề xuất cho các hệ thống Tự hồi tiếp Autoregressive Dưới sự Kiểm soát Hammerstein (H-CARAR) dựa trên nguyên tắc tách biệt thuật ngữ chính và trên phân tích mô hình, nhằm cải thiện tốc độ hội tụ của thuật toán gradient ngẫu nhiên. Nguyên tắc tách biệt thuật ngữ chính có thể đơn giản hóa mô hình xác định của hệ thống phi tuyến đầu vào, và kỹ thuật phân tách có thể nâng cao hiệu quả tính toán của các thuật toán xác định. Kết quả mô phỏng cho thấy thuật toán được đề xuất hiệu quả trong việc ước lượng các tham số của hệ thống IN-CARAR.
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
2013
2010, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics, 40, 767, 10.1109/TSMCB.2009.2028871
2010, Journal of Systems Engineering and Electronics, 21, 1079, 10.3969/j.issn.1004-4132.2010.06.022
2012, Journal of Applied Mathematics, 2012
2012, Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part I: Journal of Systems and Control Engineering, 226, 43, 10.1177/0954405411422327