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J-GLOBAL ID：202202255585337150   整理番号：22A0436152

有色雑音下の非線形多入力多出力システムのための新しい適応同定フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A new adaptive identification framework for nonlinear multi-input multi-output systems under colored noise

著者 (4件)： Li Linwei (School of Electrical and Information Engineering, Zhengzhou University of Light Industry, Zhengzhou 450000, PR China) ,  Zhang Huanlong (School of Electrical and Information Engineering, Zhengzhou University of Light Industry, Zhengzhou 450000, PR China) ,  Zhang Jie (School of Electrical and Information Engineering, Zhengzhou University of Light Industry, Zhengzhou 450000, PR China) ,  Ren Xuemei (School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, PR China)
資料名： Applied Mathematical Modelling  (Applied Mathematical Modelling)
巻： 103  ページ： 105-121  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0624A  ISSN： 0307-904X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,新しいパラメータ更新則に基づく有色雑音を有する非線形多入力多出力システムのための適応同定方式を提案した。階層的原理の助けを借りて,同定モデルを3つのサブモデルに分解して,計算負荷を減らした。各サブモデルに対して,サブモデルパラメータを推定するために同定アルゴリズムを提案した。同定アルゴリズム設計の過程において,ノイズによって崩壊したシステム情報を考慮して,適応フィルタ利得を利用して,有用な同定データを抽出し,その中で,フィルタを,独立設計の代わりに,システムデータを用いて設計した。いくつかの補助フィルタ変数に基づいて,推定誤差データを得て,可変学習利得による新しいパラメータ適応法則を推定誤差データに従って提案する。古典的パラメータ更新法則と比較して,パラメータ推定更新を,予測誤差情報のような他の誤差情報の代わりに推定誤差情報に基づいて引き出した。持続的励起条件の下で,すべての推定パラメータを真のパラメータに収束して,用例を用いて,2つの実験を行い,収束速度と同定精度に関して提案したアルゴリズムの突出した同定性能をテストした。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *雑音 ,  フィルタ ,  励起 ,  学習 ,  *有色雑音 ,  利得 ,  パラメータ推定 ,  予測誤差 ,  適応フィルタ ,  *MIMOシステム
準シソーラス用語： 収束速度 ,  推定誤差 ,  モデルパラメータ ,  計算負荷 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 多入力多出力システム ,  適応パラメータ推定 ,  同定誤差情報 ,  階層的原理

分類 (1件)： システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (6件)： 有色雑音 ,  非線形 ,  多入力多出力システム ,  適応 ,  同定 ,  フレームワーク