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System identification based on Hammerstein model

机译：基于Hammerstein模型的系统识别

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We are considering non-linear system identification based on the Hammerstein model i.e. a non-linear static gain in series with linear dynamics. The static gain characteristic is any non-linear function F. An identi. cation scheme is designed to get estimates of both the plant dynamics model and a set of N different points (x, F(x)), where N is arbitrarily chosen by the user. Such a scheme involves least squares and prediction-error algorithms as well as algebraic transformations such as singular values decomposition (SVD). Interestingly, the proposed scheme ensures persistent excitation allowing thus exact model identi. cation in the case of no external disturbances.
机译：我们正在考虑基于Hammerstein模型的非线性系统识别，即与线性动力学串联的非线性静态增益。静态增益特性是任何非线性函数F。阳离子方案旨在获取植物动力学模型和一组N个不同点（x，F（x））的估计值，其中N由用户任意选择。这样的方案涉及最小二乘和预测误差算法以及诸如奇异值分解（SVD）的代数变换。有趣的是，所提出的方案确保了持续激励，从而实现了精确的模型识别。在没有外部干扰的情况下使用阳离子。

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