基于随机近似算法的非线性ARX系统递归识别方法

简介：
本文提出了一种新的非线性ARX系统的递归识别方法，采用随机近似算法提高模型参数估计效率和准确性，适用于在线学习与实时控制场景。 非参数识别在处理非线性自回归系统（NARX）方面具有重要应用价值。首先引入相关概念后，提出了一种基于核函数的随机逼近算法（SAAWET），该方法采用扩展截断技术来递归估计模型参数值。当给定φ*Δ/ = [ （1），...， （0）， （-1），...， （0）] τ时 ∈ R 2(0+1)，研究结果表明所提出的算法能够以概率一收敛到真实值。 在证明该方法的强一致性过程中，与NARX系统相关的马尔可夫链特性起到了关键作用。通过数值仿真验证了理论分析的有效性，结果显示实际模拟结果符合预期理论预测。 本段落不仅提供了针对特定问题的具体解决方案，还为非线性系统的分析提供了一种新颖的方法论框架。所提出的结合马尔科夫链属性和随机逼近算法的策略具有潜在的应用前景，尽管对于样本数量趋向无穷大时的情况仍需进一步探讨。