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作者

2 篇 cornoiu mihai
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检索条件"主题词=adaptive basis function approximation"

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An adaptive approximation method for Hammerstein systems identification

An adaptive approximation method for Hammerstein systems ide...

引用

IEEE International Conference on Control Applications (CCA) Part of 6th IEEE Multi-Conference on Systems and Control (IEEE MSC)

作者： Cornoiu, Mihai Necoara, Ion Univ Politehn Bucuresti Automat Control & Syst Engn Dept Bucharest 060042 Romania

ISBN: (纸本)9781467345057

This paper aims to describe a new identification method for Hammerstein systems relying on the framework of basis functions approximation in order to obtain an adequate model for the nonlinear static component. The specific coefficients of the basis functions approximation and also the parameters of the linear dynamic component are estimated using a nonlinear least squares method based on a modified version of Gauss-Newton algorithm. An algorithm is introduced based on wavelet multiresolution analysis that returns a low complexity approximation of the nonlinear component built on a grid hierarchy using adaptive bases. Such bases provides a powerful means to detect local singularities and often lead to quite simple refinement strategies. Finally, we present some numerical results for our method that show its efficiency.

关键词： identification of Hammerstein systems nonlinear least squares estimation modified Gauss-Newton method adaptive basis function approximation

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Metaheuristic vs adaptive approach in discrete-time Hammerstein systems identification

Metaheuristic vs adaptive approach in discrete-time Hammerst...

引用

19th International Conference on Control Systems and Computer Science

作者： Cornoiu, Mihai Popescu, Dumitru Borne, Pierre Stefanoiu, Dan Univ Politehn Bucuresti Automat Control & Syst Engn Dept Fac Automat Control & Comp Bucharest Romania Ecole Cent Lille Villeneuve Dascq France

ISBN: (纸本)9780769549804

This paper aims to describe two identification methods for Hammerstein systems. Both methods are design to approximate the nonlinear component by using families of simpler functions. The first algorithm combines linear least squares with PSO to approximate both linear and nonlinear component parameters, whilst the latter redesigns the unknown coefficients approximation problem into a nonlinear least squares one and uses a modified version of Gauss-Newton algorithm to solve it. A comparison between the two methods is carried out.

关键词： nonlinear systems particle swarm optimization linear least squares adaptive basis function approximation modified Gauss-Newton method

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