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저자정보
Mohd Ashraf Ahmad (Kyoto University) Shun-ichi Azuma (Kyoto University) Toshiharu Sugie (Kyoto University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2014
발행연도
2014.10
수록면
1,107 - 1,111 (5page)

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This paper performs an initial study on identification of continuous-time Hammerstein models based on Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation (SPSA). While the structure information such as the system order is available for the linear subsystems, the structure of nonlinear subsystem is assumed to be completely unknown. For handling it, a piecewise-linear functions are used as a tool to approximate the unknown nonlinear functions. The SPSA based method is then used to estimate the parameters in both the linear and nonlinear parts based on the given input and output data. A numerical example is given to illustrate that the SPSA based algorithm can give an accurate parameter estimation of the Hammerstein models with high probability through detailed simulation.
#Hammerstein model #nonlinear system identification #stochastic approximation

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. PROBLEM FORMULATION
3. IDENTIFICATION USING SIMULTANEOUS PERTURBATION STOCHASTIC APPROXIMATION
4. NUMERICAL EXAMPLE
5. CONCLUSION
REFERENCES

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