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IDENTIFICATION OF INPUT-OUTPUT MAPS FOR BILINEAR DISCRETE-TIME STATE-SPACE MODELS

机译:识别Bilinear离散时间空间模型的输入输出图

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摘要

This paper presents a formulation to identify the input-output maps of discrete- time bilinear state-space models. The new method uses input-output data from one experiment, and the input data need not be of special types such as extended pulses. The initial conditions can be non-zero and unknown. Recent methods, on the other hand, require data from multiple experiments, specialized input signals, and zero initial conditions. In the present method, a Nonlinear Auto-Regressive model with eXogenous input (NARX) is identified and used to predict the bilinear system response directly without returning to the bilinear state-space format. Numerical examples are provided to illustrate the identification method.
机译:本文介绍了标识离散时间的输入输出图的分布式双线性状态空间模型。新方法使用一个实验中的输入输出数据,输入数据不需要具有特殊类型,例如扩展脉冲。初始条件可以是非零和未知的。另一方面,最近的方法需要来自多个实验,专用输入信号和零初始条件的数据。在本方法中,识别出具有外源输入(NARX)的非线性自回归模型,并用于预测直接的双线性系统响应,而不返回双线性状态空间格式。提供数值示例以说明识别方法。

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