Hammerstein系统：自适应跟踪与递归识别优化方法

"AdaptivetrackingandrecursiveidentificationforHammersteinsystems" 是一篇由Wen-Xiao Zhao和Han-Fu Chen发表在 Automatica 杂志上的研究文章，该研究专注于Hammerstein系统的自适应跟踪和递归识别方法。文章讨论了基于加权最小二乘（Weighted Least Squares, WL-S）的自适应跟踪器的设计，这种设计旨在有效地处理一类特殊的非线性系统——Hammerstein系统。 Hammerstein系统是一种包含非线性静态部分和线性动态部分的混合系统模型，广泛应用于各种工程领域，如控制系统、信号处理和生物医学系统。该文提出的方法确保了跟踪误差能够被渐近地最小化，这意味着系统性能随着时间的推移将不断优化，以更准确地跟踪目标信号。 作者们采用的减小激励技术是关键创新之一，它不仅有助于最小化跟踪误差，还能保证系统参数估计值的强一致性。强一致性意味着参数估计将随着数据的增加而逐渐接近真实值，即使在存在噪声和不确定性的情况下，也能提供稳定且准确的估计。 在理论分析的基础上，文章还提供了数值案例来验证所提方法的有效性。通过仿真结果，他们展示了所设计的自适应跟踪器如何在实际应用中运行，并与理论预测相吻合，进一步证实了方法的可靠性和实用性。 关键词包括“Hammerstein系统”、“加权最小二乘”、“自适应跟踪”、“递归识别”、“最优性”和“强一致性”，这些关键词强调了研究的核心内容和贡献。这项工作为理解和控制这类复杂非线性系统提供了一种有效的自适应策略，对于未来在相关领域的研究和应用具有重要价值。