递归辨识多输入多输出Hammerstein-Wiener系统

"这篇研究论文探讨了多输入多输出(MIMO) Hammerstein-Wiener系统的递归辨识方法。文章作者包括Jing Bai、Zhizhong Mao和Tiecheng Pu，发表在国际知名期刊《International Journal of Control》上，该期刊的ISSN号为0020-7179 (Print) 和1366-5820 (Online)，可以通过Tandfonline获取。文章的DOI是10.1080/00207179.2017.1397751，并于2017年12月20日在线发布。" 在控制系统理论中，多输入多输出(Hammerstein-Wiener)系统是一种非线性动态系统，它由一个线性部分与一系列非线性环节序列组合而成。这种系统广泛存在于各种工程应用中，例如化工、能源、自动化等领域。递归辨识是针对这类系统进行参数估计的一种有效方法，它通过不断地利用新的测量数据来更新模型参数，以提高模型的预测精度和稳定性。 该研究论文专注于开发适用于MIMO Hammerstein-Wiener系统的递归辨识算法。在多输入多输出系统中，每个输出不仅依赖于其自身的输入，还可能与其他输入有关，这增加了系统辨识的复杂性。递归辨识方法能够逐步解决这一问题，通过迭代优化过程来逼近系统的实际行为。 论文作者可能提出了新的数学模型和算法，用于处理非线性环节和线性动态部分之间的相互作用，以及如何有效地处理大量输入和输出数据。这种方法可能涉及到如最小二乘法、卡尔曼滤波或者基于机器学习的识别策略。此外，论文可能会讨论识别过程中如何处理噪声和不确定性，以及如何保证识别结果的稳定性和收敛性。 递归辨识在实际应用中具有显著的优势，因为它允许系统模型随着环境变化或设备老化而实时更新，从而保持较高的控制性能。通过深入研究MIMO Hammerstein-Wiener系统的递归辨识，这篇论文对非线性系统控制理论的发展和实践应用做出了贡献，为相关领域的工程师和研究人员提供了有价值的理论工具和实践经验。