Resumen

Este artículo estudia algoritmos de estimación de parámetros por mínimos cuadrados para sistemas no lineales de entrada, incluyendo el modelo autorregresivo controlado no lineal de entrada (IN-CAR) y el modelo autorregresivo de media móvil controlado no lineal de entrada (IN-CARARMA). La idea básica es obtener modelos lineales en parámetros sobrepametrizando dichos sistemas no lineales y utilizar el algoritmo de mínimos cuadrados para estimar los vectores de parámetros desconocidos. Se demuestra que las estimaciones de parámetros convergen consistentemente a sus valores reales bajo la condición de excitación persistente. Se proporciona un ejemplo de simulación.

• Materias:Modelado matemático Sistemas estocásticos Productos gráficos Ecuaciones matriciales Métodos de descomposición
• Subjects:Mathematical modeling Stochastic systems Graph products Matrix equations Decomposition methods
• Palabras claves:Algoritmos de estimación de parámetros; Sistemas no lineales de entrada; Modelo IN-CAR; Modelo IN-CARARMA; Modelos lineales en parámetros; Algoritmo de mínimos cuadrados
• Keywords:Parameter estimation algorithms; Input nonlinear systems; IN-CAR model; IN-CARARMA model; Linear-in-parameters models; Least-squares algorithm