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Parameter estimation for nonlinear systems by using the data filtering and the multi-innovation identification theory. (English) Zbl 1353.93109

Summary: For Hammerstein output-error autoregressive systems, a Decomposition-based Multi-Innovation Stochastic Gradient (D-MISG) identification algorithm and a data Filtering-based Multi-Innovation Stochastic Gradient (F-MISG) identification algorithm are derived by means of the key-term separation principle and the multi-innovation identification theory. The D-MISG algorithm uses the decomposition technique to transform a Hammerstein system into two subsystems and requires less computational cost, and the F-MISG algorithm uses a linear filter to filter the input-output data and has a higher estimation accuracy for larger innovation lengths. The simulation results show that the proposed two algorithm can give satisfactory parameter estimates.

MSC:

93E10 Estimation and detection in stochastic control theory
93E12 Identification in stochastic control theory
93E11 Filtering in stochastic control theory
93C10 Nonlinear systems in control theory
93A30 Mathematical modelling of systems (MSC2010)
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Full Text: DOI

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