Zastosowanie metody zmiennych instrumentalnych do identyfikacji systemów Hammersteina-Wienera

• Autorzy: Mzyk G.

Warianty tytułu

EN

Application of instrumental variable method to the identification of Hammerstein-Wiener systems

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy rozpatruje się zastosowanie metody najmniejszych kwadratów i metody zmiennych instrumentalnych do estymacji parametrów blokowo zorientowanych, nieliniowych systemów dynamicznych. Dla systemu o strukturze Hammersteina-Wienera zaproponowano algorytm identyfikacji metodą zmiennych instrumentalnych i porównano go z algorytmem najmniejszych kwadratów. Udowodniono zgodność zaproponowanego estymatora, nawet dla przypadku występowania skorelowanych zakłóceń. Rozwiązano problem optymalnej generacji zmiennych instrumentalnych.

EN

Application of least squares and instrumental variables to recovering parameters of nonlinear complex dynamic block-oriented systems is examined. For a system with the Hammerstein-Wiener structure the instrumental variable algorithm is designed and compared with the least squares algorithm for estimating system parameters. The advantages of the proposed estimator are discussed and in particular its weak consistency, even in the presence of correlated noise is shown. The problem of generating optimal values of instruments is analysed.

Słowa kluczowe

PL

zmienna instrumentalna; identyfikacja; metoda najmniejszych kwadratów

• Wydawca: Wydawnictwo PAK
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Kontrola
• Rocznik: 2001
• Tom: R. 47, nr 7/8
• Strony: 35--39
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz., rys.

Twórcy

autor

Mzyk G.

Bibliografia

• [1] E.W. Bai: An optimal two-stage identification algorithm for Hammerstein-Wiener nonlinear systems. Automática 1998, Vol. 34, No. 3, pp. 333-338.
• [2] S.A. Billings: Identification of nonlinear systems - a survey. IEEE Proceedings 1980, Vol. 127, No. 6, pp. 272-285.
• [3] S.A. Billings, S.Y. Fakhouri: Identification of systems containing linear dynamic and static nonlinear elements. Automática 1982, Vol. 18, No. I, pp. 15-26.
• [4] W. Greblicki, M. Pawlak: Cascade Non-Linear System Identification by a Non-Parametric Method. International Journal of System Science 1994, Vol. 25, No. 1, pp. 129-153.
• [5] R. Haber, P. Zeirfuss: Identification of an electrically heated heat exchanger by several nonlinear models using different structures and parameter estimation methods. Report 1988, Institute of Machine and Process Automation, Technical University of Vienna, Austria.
• [6] P.Z. Marmarelis, U.I. Naha: Identification of biological systems. IEEE Trans. Biomed. Eng. 1974, BME-21, pp. 88-101.
• [7] G. Mzyk: Zastosowanie metody zmiennych pomocniczych do identyfikacji systemów o złożonej strukturze. XIII Krajowa Konferencja Automatyki, Opole, 1999.
• [8] G Mzyk; Hammerstein system identification by a semi-parametric method. International Conference on Signals and Electronic Systems, Ustroń, 2000.
• [9] M. Pawlak, Z. Hasiewicz, Nonlinear System Identification by the Haar Multiresolution Analysis, IEEE Transactions on Circuits and Systems 1998, Vol. 45, No. 9, pp. 945-961.
• [10] T. S(derstr(m, P. Stoica: System Identification. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall 1989.
• [11] P. Stoica, T. S(derstr(m: Instrumental variable methods for identification of Hammerstein systems. International Journal of Control 1982, Vol. 35, No. 3, pp. 459-476.
• [12] K.Y Wong, E. Polak: Identification of linear discrete time systems using the instrumental variable method, IEEE Transactions on Automatic Control 1967, Vol. AC-12, No. 6. pp. 707-717.
• [13] Y.K. Zhang, E.W. Bai: Simulation of spring discharge from a limestone aquifer in Iowa. Hydrogeol. J. 1996, No. 4, pp. 41-54.