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Qualitative Validation and Generalization in Nonlinear System Identification

机译：非线性系统辨识中的定性验证与推广

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摘要

Cell to cell mapping for global analysis of nonlinear systems is adopted to enable the qualitative validation of identified nonlinear systems. The method provides a framework of the global analysis of a diverse range of nonlinear systems, including continuous and discrete time systems and nonlinear identified models. In the present study, the method is used to reveal the dynamic properties of a nonlinear system, including the fixed points, periodic, aperiodic solutions or chaotic behaviour and the corresponding stability properties. The orthogonal least squares algorithm (OLS) is then used to identify a parametric NARMAX model of the system. The resulting model is analysed using the same framework and the dynamic properties of the model are qualitatively compared with thos of the original system. Based on the results of the validation, a modified selection criterion for the OLS algorithm is proposed, which incorporates the nonlinear degree of the terms in the model complexity. The effectiveness of the new algorithm is demonstrated using examples.
机译：采用单元到单元映射对非线性系统进行全局分析，以对所识别的非线性系统进行定性验证。该方法为包括连续和离散时间系统以及非线性识别模型在内的各种非线性系统的全局分析提供了框架。在本研究中，该方法用于揭示非线性系统的动力学特性，包括不动点，周期，非周期解或混沌行为以及相应的稳定性。然后，使用正交最小二乘算法（OLS）来识别系统的参数NARMAX模型。使用相同的框架分析生成的模型，并将该模型的动态特性与原始系统的定性比较。根据验证的结果，提出了一种针对OLS算法的改进选择准则，该准则将模型非线性度纳入了模型复杂度。通过实例证明了新算法的有效性。

著录项

  • 作者

    Zheng, G.L.; Billings, S.A.;

  • 作者单位
  • 年度 1996
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 en
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