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Recursive Least Squares Parameter Estimation for a Class of Output Nonlinear Systems Based on the Model Decomposition
Ist Teil von
Circuits, systems, and signal processing, 2016-09, Vol.35 (9), p.3323-3338
Ort / Verlag
New York: Springer US
Erscheinungsjahr
2016
Link zum Volltext
Quelle
SpringerLink (Online service)
Beschreibungen/Notizen
In this paper, we study the parameter estimation problem of a class of output nonlinear systems and propose a recursive least squares (RLS) algorithm for estimating the parameters of the nonlinear systems based on the model decomposition. The proposed algorithm has lower computational cost than the existing over-parameterization model-based RLS algorithm. The simulation results indicate that the proposed algorithm can effectively estimate the parameters of the nonlinear systems.