Hammerstein OEAR系统参数估计：辅助模型递归广义最小二乘法

"这篇论文主要探讨了基于辅助模型的递归广义最小二乘参数估计方法在Hammerstein输出误差自回归（OEAR）系统中的应用。这种方法结合了关键项分离原理和辅助模型识别思想，旨在解决具有不同非线性的Hammerstein OEAR系统的参数识别问题。" 在自动控制和信号处理领域，参数估计是理解和建模复杂动态系统的关键步骤。Hammerstein模型是一种双阶结构的非线性模型，由一个非线性部分和一个线性部分组成，广泛应用于各种工程系统，如控制系统、声学建模和信号处理等。输出误差自回归（OEAR）模型则是在这种非线性模型基础上，考虑了实际系统中存在的测量误差，更符合实际应用需求。 本文提出的算法利用关键项分离原理，将非线性部分和线性部分分开处理，降低了参数估计的复杂度。关键项分离原则允许我们将非线性函数视为一个独立的黑盒，而线性部分则可以用传统的线性系统理论来处理。辅助模型识别思想在此基础上引入，通过构建一个辅助模型来近似非线性函数的行为，从而逐步更新和优化系统参数。 递归识别方法是参数估计的一种动态策略，它在每次迭代中根据新的数据更新模型参数，这使得该方法特别适合在线估计和适应性系统。通过递归广义最小二乘算法，论文提出的方法可以在处理新数据时逐步减小残差平方和，从而获得更准确的系统模型参数估计。 关键词包括：递归识别、参数估计、Hammerstein模型、关键项分离原理、非线性系统和辅助模型识别。这些关键词揭示了该研究的核心技术和理论背景。 这篇研究为解决非线性系统的参数识别提供了一个有效工具，尤其是对于那些包含不同非线性特性的Hammerstein OEAR系统。通过结合辅助模型和递归最小二乘算法，可以实现对系统模型的动态优化和精确估计，这对于提高系统的控制性能和预测精度具有重要意义。同时，这种方法也为未来非线性系统分析和控制领域的研究提供了新的思路。