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【24h】

Convergence of normalized iterative identification of Hammerstein systems

机译:Hammerstein系统归一化迭代辨识的收敛性

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摘要

An iterative identification algorithm of Hammerstein systems needs a proper initial condition to guarantee its convergence. In this paper, we propose a new algorithm by fixing the norm of the parameter estimates. The normalized algorithm ensures the convergence property under arbitrary nonzero initial conditions. The proofs of the property also give a geometrical explanation on why the normalization guarantees the convergence. An additional contribution is that the static function in the Hammerstein system is extended to square-integrable functions.
机译:Hammerstein系统的迭代识别算法需要适当的初始条件以保证其收敛性。在本文中,我们通过固定参数估计的范数来提出一种新算法。归一化算法可确保在任意非零初始条件下的收敛性。该属性的证明还对为什么归一化保证收敛具有几何解释。另一个贡献是,Hammerstein系统中的静态函数扩展为平方可积函数。

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