A simple algorithm for stable order reduction of z-domain Laguerre models

International audienceDiscrete-time Laguerre series are a well known and efficient tool in system identification and modeling. This paper presents a simple solution for stable and accurate order reduction of systems described by a Laguerre model

Virtual reference feedback tuning of controllers parameterized using orthonormal basis functions

Supervisor : Dr. Gustavo Henrique da Costa OliveiraCo-supervisor : Dr. Prof. Gideon Villar LeandroDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa: Curitiba, 08/06/2015Inclui referênciasÁrea de concentração: Sistemas eletrônicosResumo: Projetar e determinar com exatidão controladores para sistemas dinâmicos sempre foi um desafio para a engenharia e no intuito de ampliar a aplicação de plantas controladas em sistema reais, muitas técnicas foram desenvolvidas para generalizar o método de projetar controladores e tornar essa tarefa mais fácil e assertiva. Dessa maneira, desde os primeiros estudos a respeito da teoria e prática de projeto de controladores PID, muitas outras ferramentas surgiram, dentre elas a área de controle baseado em dados, que tem por objetivo conseguir um controlador cujo sistema se comporte próximo a uma referência. Para tanto, utiliza-se um único dado de experimento com entradas e saídas coletados da planta a fim de determinar a dinâmica do sistema em malha fechada. A técnica de controle baseada em dados possui duas principais vertentes. A primeira é um processo iterativo bem representado pela técnica do Iterative Feedback Tuning (IFT). A segunda, conhecida como VRFT, ou Virtual Reference Feedback Tuning, é uma técnica não iterativa que tem por objetivo relacionar uma referência virtual a um sistema realimentado cujo controlador deseja-se determinar. Tal técnica tem a principal vantagem e característica de transformar o problema de determinação do controlador em um problema de identificação de sistemas com dados de entrada e saída virtuais calculados utilizando dados de uma planta de referência. Para tanto, é comum encontrar na literatura trabalhos que utilizar uma estrutura fixa e pré-determinada do controlador, normalmente estruturas PID. Porém, a aproximação de tal controlador apresenta falhas de identificação e de desempenho do sistema realimentado, pois nem sempre a estrutura escolhida contém a estrutura ideal, aquela cuja identificação aproxima o erro a zero ou muito próximo disso. Dentre diversos métodos de identificação de sistemas, as séries de base de função ortonormal (OBF) possuem a grande vantagem de poder generalizar tal estrutura de controlador e depender unicamente da quantidade de funções escolhidas para representar o sistema e de um polo ou um par de polos conjugado. Por fim, este trabalho apresenta a aplicação do método de base de funções ortonormais na identificação do controlador cujos dados são obtidos através da técnica de referência virtual (VRFT). A teoria foi aplicada em sistemas dinâmicos lineares e não lineares incluindo um reator químico do tipo CSTR em presença (ou não) de ruído de medição. A técnica foi testada em ambos os sistemas e sobre diversos níveis de ruído, apresentou resultados notáveis na etapa de identificação de sistemas e consequentemente produziu uma solução para o problema de determinar com precisão e facilidade o controlador para um sistema em malha fechada. A escolha da classe de controladores é então generalizada, o que permite ao sistema e à técnica do VRFT, grande aplicabilidade na solução de problemas complexos de sistemas dinâmicos reais. Palavras-chave: Bases de Funções Ortonormais. Identificação em malha fechada. Referencia Virtual. Controle Baseado em dados.Abstract: To design and determine with accuracy controllers for dynamical systems has always been a challenge for engineering. In order to extend the application of controlled plants in real system many techniques have been developed, most of them with the objective of generalizing methods and permit controller design in an easier and assertive way. Therefore, since the first studies about the theory and practice on designing of PID controllers, a new control area based on data aims to get a controller whose system behaves as close as possible to a pre-defined reference. To this end, a single set of input and output data is collected from the plant in order to finally identify the dynamics of such closed-loop system. Data-based control techniques have two main strands. The first, an iterative technique known as Iterative Feedback Tuning (IFT) and the second one, a noniterative model called Virtual Reference Feedback Tuning (VRFT) which aims to relate a virtual reference to a feedback system whose controller would be determined. The VRFT technique has the main advantage and characteristic of turning the task of the controller determination into a problem of system identification with a set of input and output data plus a virtual reference. To this end, it is common to find in literature studies that assume a fixed and pre-determined controller structures on VRFT, mainly related with the PID control structure. Still, the solution may fail to present a good performance because not always the chosen structure contains the ideal one whose identification brings the error with regards to the desired performance close to zero. Beyond several model structures used by systems identification methods, the orthonormal basis functions (OBF) models have been receiving much attention in the literature since the past decade. In the VRFT context, it has the great advantage of being able to generalize the controller structure and improve accuracy and applicability of the method. This is the main contribution of this work, which applies and analyses OBF-models to design controllers using the VRFT technique. The VRFT approach is better explained and its methodology, advantages and limitations are compared between similar procedures. In addition, it presents a potential alternative to enhance the VRFT technique and its results by using a generalized class of modeling structures described using orthonormal basis functions The theory is applied on linear and nonlinear dynamical systems including a CSTR reactor in presence (or not) of noise measurements. After all, the presented modeling technique delivered notable results on both identification and closed loop evaluations. Consequently, the problem of determining a feasible VRFT controller for expected closed-loop system behavior is solved, making wider the applicability of solving complex problems of real dynamical systems by the VRFT technique. Key-words: Orthonormal Basis Functions. Closed-loop Identification. Virtual Reference Feedback Tuning. Data-Base Controller Tuning

Identificação e controle de processos via desenvolvimentos em séries ortonormais. Parte A: identificação

In this paper, an overview about the identification of dynamic systems using orthonormal basis function models, such as those based on Laguerre and Kautz functions, is presented. The mathematical foundations of these models as well as their advantages and limitations are discussed within the contexts of linear, robust, and nonlinear identification. The discussions comprise a broad bibliographical survey on the subject and a comparative analysis involving some specific model realizations, namely, linear, Volterra, fuzzy, and neural models within the orthonormal basis function framework. Theoretical and practical issues regarding the identification of these models are also presented and illustrated by means of two case studies related to a polymerization process.O presente artigo apresenta uma visão geral do estado da arte na área de identificação de sistemas utilizando modelos dinâmicos com estrutura desenvolvida através de bases de funções ortonormais, como as funções de Laguerre, Kautz ou funções ortonormais generalizadas. Discute-se as vantagens e possíveis limitações desse tipo de estrutura bem como os fundamentos matemáticos dos modelos correspondentes nos contextos de identificação linear, linear com incertezas paramétricas (identificação robusta) e não linear, incluindo uma revisão bibliográfica abrangente sobre o tema. Diferentes realizações de modelos com funções de base ortonormal, a saber, modelos lineares, de Volterra, fuzzy e neurais, são detalhadas e discutidas comparativamente em termos de capacidade de representação, parcimônia, complexidade de projeto e interpretabilidade. Aspectos práticos da identificação desses modelos são também apresentados e ilustrados através de dois casos de estudo envolvendo um processo simulado de polimerização isotérmica.301321Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq

Control-Relevant System Identification using Nonlinear Volterra and Volterra-Laguerre Models

One of the key impediments to the wide-spread use of nonlinear control in industry is the availability of suitable nonlinear models. Empirical models, which are obtained from only the process input-output data, present a convenient alternative to the more involved fundamental models. An important advantage of the empirical models is that their structure can be chosen so as to facilitate the controller design problem. Many of the widely used empirical model structures are linear, and in some cases this basic model formulation may not be able to adequately capture the nonlinear process dynamics. One of the commonly used nonlinear dynamic empirical model structures is the Volterra model, and this work develops a systematic approach to the identification of third-order Volterra and Volterra-Laguerre models from process input-output data.First, plant-friendly input sequences are designed that exploit the Volterra model structure and use the prediction error variance (PEV) expression as a metric of model fidelity. Second, explicit estimator equations are derived for the linear, nonlinear diagonal, and higher-order sub-diagonal kernels using the tailored input sequences. Improvements in the sequence design are also presented which lead to a significant reduction in the amount of data required for identification. Finally, the third-order off-diagonal kernels are estimated using a cross-correlation approach. As an application of this technique, an isothermal polymerization reactor case study is considered.In order to overcome the noise sensitivity and highly parameterized nature of Volterra models, they are projected onto an orthonormal Laguerre basis. Two important variables that need to be selected for the projection are the Laguerre pole and the number of Laguerre filters. The Akaike Information Criterion (AIC) is used as a criterion to determine projected model quality. AIC includes contributions from both model size and model quality, with the latter characterized by the sum-squared error between the Volterra and the Volterra-Laguerre model outputs. Reduced Volterra-Laguerre models were also identified, and the control-relevance of identified Volterra-Laguerre models was evaluated in closed-loop using the model predictive control framework. Thus, this work presents a complete treatment of the problem of identifying nonlinear control-relevant Volterra and Volterra-Laguerre models from input-output data

Desenvolvimento de modelos discretos de Volterra usando funções de Kautz

Orientadores: Wagner Caradori do Amaral, Ricardo Jose Gabrielli Barreto CampelloDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de ComputaçãoResumo: Este trabalho analisa a modelagem de sistemas nao-lineares utilizando modelos de Wiener/Volterra com funcoes ortonormais de Kautz. Os modelos de Volterra sao uma generalizacao do modelo resposta ao impulso para a descricao de sistemas naolineares. Esses modelos necessitam de um numero consideravel de termos para a representacao dos kernels de Volterra. Essa complexidade pode ser reduzida utilizando-se uma representacao do tipo Wiener/Volterra, em que os kernels sao desenvolvidos utilizando uma base de funcoes ortonormais. Sao discutidos aspectos da selecao dos parametros livres (polos) que caracterizam essas funcoes, particularmente a selecao otima dos polos complexos das funcoes de Kautz. Este problema e resolvido minimizando-se o limitante superior do erro que surge a partir da aproximação truncada dos kernels de Volterra usando-se as funcoes de Kautz. Obtem-se a solu¸cao analitica para a escolha otima de um dos parametros relacionados com o polo de Kautz, sendo os resultados validos para modelos Wiener/Volterra de qualquer ordem. Apresentam-se ainda resultados de simulacoes que ilustram a metodologia apresentada, bem como a modelagem de um sistema de levitacao magneticaAbstract: This work investigates the modelling of nonlinear systems using the Wiener/Volterra models with Kautz orthonormal functions. The Volterra models constitute a generalization of the impulse response model to describe nonlinear systems. Such models require a large number of terms for representing the Volterra kernels. However, this complexity can be reduced by using Wiener/Volterra models, in which the kernels are expanded using an orthonormal basis functions. Aspects about selection of the free parameters (poles) characterizing theses functions are discussed, in particular the optimal selection of the complex poles of the Kautz functions. This problem is solved by minimizing the upper bound of the error arising from the truncated approximation of Volterra kernels using Kautz functions. An analytical solution for the optimal choice of one of the parameters related to the Kautz pole is thus obtained, with the results valid for any-order Wiener/Volterra models. Simulations that illustrate the methodology described above are presented. Also, the modelling of a magnetic levitation system is discussed.MestradoEngenhariaMestre em Engenharia Elétric

Efficient Multidimensional Regularization for Volterra Series Estimation

This paper presents an efficient nonparametric time domain nonlinear system identification method. It is shown how truncated Volterra series models can be efficiently estimated without the need of long, transient-free measurements. The method is a novel extension of the regularization methods that have been developed for impulse response estimates of linear time invariant systems. To avoid the excessive memory needs in case of long measurements or large number of estimated parameters, a practical gradient-based estimation method is also provided, leading to the same numerical results as the proposed Volterra estimation method. Moreover, the transient effects in the simulated output are removed by a special regularization method based on the novel ideas of transient removal for Linear Time-Varying (LTV) systems. Combining the proposed methodologies, the nonparametric Volterra models of the cascaded water tanks benchmark are presented in this paper. The results for different scenarios varying from a simple Finite Impulse Response (FIR) model to a 3rd degree Volterra series with and without transient removal are compared and studied. It is clear that the obtained models capture the system dynamics when tested on a validation dataset, and their performance is comparable with the white-box (physical) models

Nonlinear sytems modeling based on ladder-strutured generalized orthonormal basis functions

Orientadores: Wagner Caradori do Amaral, Ricardo Jose Grabrielli Barreto CampelloTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de ComputaçãoResumo: Este trabalho enfoca a modelagem e identificação de sistemas dinâmicos não-lineares estáveis através de modelos fuzzy Takagi-Sugeno (TS) e/ou Volterra, ambos com estruturas formadas por bases de funções ortonormais (BFO), principalmente as bases de funções ortonormais generalizadas (GOBF - Generalized Orthonormal Basis Functions) com funções internas. As GOBF¿s com funções internas modelam sistemas dinâmicos com múltiplos modos através de uma parametrização que utiliza somente valores reais, sejam os polos do sistema reais e/ou complexos. Uma das principais contribuições desta tese concentra-se na proposta da otimização e ajuste fino dos parâmetros destes modelos não-lineares. Realiza-se a identificação dos modelos fuzzy TS-BFO utilizando-se de medidas dos sinais de entrada e saída do sistema a ser modelado. Os modelos fuzzy TS-BFO são inicialmente determinados utilizando-se uma técnica de agrupamento fuzzy (fuzzy clustering) e simplificados por algoritmos que eliminam eventuais redundâncias. Em sequência desenvolve-se o cálculo analítico dos gradientes da saída do modelo TS-BFO em relação aos parâmetros do modelo (polos da BFO, coeficientes da expansão da BFO e parâmetros das funções de pertinência). Utilizando-se técnicas de otimização não-linear e o valor dos gradientes, realiza-se a sintonia fina dos parâmetros dos modelos inicialmente obtidos. Para os modelos de Volterra-GOBF desenvolve-se uma nova abordagem utilizando-se GOBF com funções internas nos kernels dos modelos. São calculados os gradientes analíticos da saída do modelo de Volterra-GOBF, seja com kernels simétricos ou não simétricos, com relação aos parâmetros a serem determinados. Estes valores são utilizados em algoritmos de otimização que possibilitam a obtenção de modelos mais precisos do sistema sem nenhum conhecimento a priori de suas características. Além da identificação de sistemas não-lineares por modelos BFO, abordou-se também, nesta tese, uma nova metodologia para a otimização de modelos lineares BFO no domínio da frequência. Neste contexto, destaca-se como principal contribuição o desenvolvimento, no domínio da frequência, do cálculo analítico dos gradientes da resposta em frequência das funções de Kautz e Laguerre, com relação aos seus parâmetros de projeto. Os valores dos gradientes fornecem a direção de busca dos parâmetros dos modelos em processos de otimização não-linear. Também foram otimizados os modelos GOBF com funções internas, com o cálculo numérico dos seus gradientes, pois, ainda não foi possível estabelecer uma fórmula genérica para o cálculo analítico dos gradientes dos modelos GOBF, de qualquer ordem, em relação aos parâmetros a serem determinados. Exemplos ilustram a aplicação e eficiência dos métodos de identificação e otimização propostos na modelagem de sistemas lineares (domínio do tempo e da frequência) e não-lineares utilizando BFO¿s.Abstract: This work is concerned with the modeling and identification of stable nonlinear dynamic systems using Takagi-Sugeno fuzzy and Volterra models within the framework of orthonormal basis functions (OBF), mainly ladder-structured generalized orthonormal basis functions (GOBF). The ladderstructured GOBFs allows to model dynamic systems with multiple modes, real and/or complex poles, through a parameterization, which uses only real values. The main contribution of this thesis is the optimization and fine tuning of the parameters of OBF nonlinear models. The GOBF models identification are performed using only input and output measurements. The initial GOBF-TS fuzzy model is obtained using a fuzzy clustering technique and simplified by algorithms that eliminate any redundancies. Next, the analytical calculation of the gradients of GOBF-TS model concerning model parameters (GOBF poles, OBF expansion coefficients and the parameters of membership functions) is developed. A fine tuning of the model parameters is obtained by using a nonlinear optimization technique and the calculated gradients. For Volterra-GOBF models a new approach using kernels with ladder-structured GOBF is also proposed. Furthermore, Volterra-GOBF model optimization, with symmetrical or asymmetrical kernels, using an analytical gradients calculation of the output model regarding their parameters is presented. Following, a new approach for linear OBF models optimization, in frequency domain, is also addressed. In this context, the analytical calculation of the gradients of the Laguerre and Kautz frequency response concerning its parameters is presented The ladder-structured GOBF models optimization, in the frequency domain, is performed using only numerical calculation of its gradients, as it has not yet been possible to derive a generic analytical gradients. Examples illustrate the performance and effectiveness of identification methods proposed here in the modeling and optimization of linear (time domain and frequency) and non-linear systems.DoutoradoAutomaçãoDoutor em Engenharia Elétric

Volterra models : nonparametric and robust identification using Kautz and generalized orthonormal functions

Orientador: Wagner Caradori do Amaral, Ricardo José Gabrielli Barreto CampelloDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: Enfoca-se a modelagem de sistemas não-lineares usando modelos de Volterra com bases de funções ortonormais (Orthonormal Basis Functions - OBF) distintas para cada direção do kernel. Os modelos de Volterra constituem uma classe de modelos polinomiais não-recursivos, modelos sem realimentação da saída. Tais modelos são parametrizados por funções multidimensionais, chamadas kernels de Volterra, e representam uma generalização do bem conhecido modelo de resposta ao impulso (FIR) para a descrição de sistemas não-lineares. Como os modelos de Volterra não possuem realimentação do sinal de saída, um número elevado de parâmetros é necessário para representar os kernels de Volterra, especialmente quando o comportamento não-linear do sistema depende fortemente do sinal de saída. No entanto, é possível contornar esta desvantagem por descrever cada kernel por meio de uma expansão em bases de funções ortonormais (OBF). Resultando num modelo que, em geral, possui um número menor de termos para representar o sistema. O modelo resultante, conhecido como modelo OBF-Volterra, pode ser truncado em um número menor de termos se as funções da base forem projetadas adequadamente. O problema reside na questão de como selecionar os polos livres que completamente parametrizam estas funções de forma a reduzir o número de termos a serem utilizados em cada base. Uma abordagem já utilizada envolve a otimização numérica das bases de funções ortonormais usadas para a aproximação de sistemas dinâmicos. Esta estratégia é baseada no cálculo de expressões analíticas para os gradientes da saída dos filtros ortonormais com relação aos polos da base. Estes gradientes fornecem direções de busca exatas para otimizar uma dada base ortonormal. As direções de busca, por sua vez, podem ser usadas como parte de um procedimento de otimização para obter o mínimo de uma função de custo que leva em consideração o erro de estimação da saída do sistema. Esta abordagem considerou apenas os modelos lineares e não-lineares cujas direções dos kernels foram todas parametrizadas por um mesmo conjunto de polos. Neste trabalho, estes resultados foram estendidos de forma a permitir o uso de uma base independente para cada direção dos kernels. Isto permite reduzir ainda mais o erro de truncamento quando as dinâmicas dominantes do kernel ao longo das múltiplas direções são diferentes entre si. As expressões dos gradientes relativas à base de Kautz e à base GOBF são obtidas recursivamente o que permite uma redução no tempo de processamento. Esta metodologia utiliza somente dados de entrada-saída medidos do sistema a ser modelado, isto é, não exige nenhuma informação prévia sobre os kernels de Volterra. Exemplos de simulação ilustram a aplicação dessas abordagens para a modelagem de sistemas não-lineares. Por último, apresentam-se resultados referentes à identificação robusta de modelos não-lineares sob a hipótese de erro desconhecido mas limitado, cujo objetivo é definir os limites superior e inferior dos parâmetros de modelos (intervalos de pertinência paramétrica). É analisado o caso em que se tem informação somente sobre a incerteza na saída do sistema, fornecendo-se o cálculo dos limitantes das incertezas para modelos OBF-Volterra. Estuda-se também os processos que possuem incerteza estruturada, i.e., os parâmetros do modelo, ou os kernels de Volterra, são definidos por meio de intervalos de pertinência e a ordem do modelo é conhecida. Apresenta-se uma solução exata para este problema, eliminando restrições impostas por metodologias anterioresAbstract: It focuses in the modeling of nonlinear systems using Volterra models with distinct orthonormal basis functions (OBF) to each kernel direction. The Volterra models are a class of nonrecursive polynomial models, models without output feedback. Such models are parameterized by multidimensional functions, called Volterra kernels, they represent a generalization of the well-known impulse response model and are used to describe nonlinear systems. As the Volterra models do not have output feedback, it is required a large number of parameters to represent the Volterra kernels, especially when the nonlinear behavior strongly depends of the output signal. However, such drawback can be overwhelmed by describing each kernel by un expansion in orthonormal basis functions (OBF). Resulting in a model that, in general, requires fewer parameters to represent the system. The resulting model, so-called OBF-Volterra, can be truncated into fewer terms if the basis functions are properly designed. The underlying problem is how to select de free-design poles that fully parameterize these functions in order to reduce the number of terms to be used in each bases. An approach, already used, involves the numeric optimization of orthonormal bases of function used for approximation of dynamic systems. This strategy is based on the computation of analytical expressions for the gradient of the orthonormal filters output with respect to the basis poles. Such gradient provides exact search directions for optimizing the poles of a given orthonormal basis. The search direction can, in turn, be used as part of an optimization procedure to locate the minimum of a cost-function that takes into consideration the estimation error of the system output. Although, that approach took in count only the linear models and nonlinear models which kernels directions were parameterized by a single set of poles. In this work, these results are extended in such a way to allows a use of an independent basis to each kernel direction. It can reduce even more the truncation error when dominant dynamics of the kernel are different along its directions. The gradient expressions to Kautz and GOBF bases are obtained in a recursive way which allows reducing the time processing. This methodology relies solely on input-output data measured from the system to be modeled, i.e., no previous information about the Volterra kernels is required. Simulation examples illustrate the application of this approach to the modeling of nonlinear systems. At last, it is presented some results about robust identification of nonlinear models under the hypothesis of unknown but bounded error, whose aim is to define the upper and lower bounds of the model parameters (parameter uncertainty interval). It is analyzed the case where the information available is about the uncertainty in the system output signal, providing the calculation for the uncertainty intervals to OBF-Volterra models. The process having structured uncertainty, i.e., the models parameters, or the Volterra kernels, are defined by intervals and the model order is known, is also studied. An exact solution to this problem is developed, eliminating restrictions imposed by previous approachMestradoAutomaçãoMestre em Engenharia Elétric

Control Relevant System Identification Using Orthonormal Basis Filter Models

Models are extensively used in advanced process control system design and implementations. Nearly all optimal control design techniques including the widely used model predictive control techniques rely on the use of model of the system to be controlled. There are several linear model structures that are commonly used in control relevant problems in process industries. Some of these model structures are: Auto Regressive with Exogenous Input (ARX), Auto Regressive Moving Average with Exogenous Input (ARMAX), Finite Impulse Response (FIR), Output Error (OE) and Box Jenkins (BJ) models. The selection of the appropriate model structure, among other factors, depend on the consistency of the model parameters, the number of parameters required to describe a system with acceptable accuracy and the computational load in estimating the model parameters. ARX and ARMAX models suffer from inconsistency problem in most open-loop identification problems. Finite Impulse Response (FIR) models require large number of parameters to describe linear systems with acceptable accuracy. BJ, OE and ARMAX models involve nonlinear optimization in estimating their parameters. In addition, all of the above conventional linear models, except FIR, require the time delay of the system to be separately estimated and included in the estimation of the parameters. Orthonormal Basis Filter (OBF) models have several advantages over the other conventional linear models. They are consistent in parameters for most open-loop identification problems. They are parsimonious in parameters if the dominant pole(s) of the system are used in their development. The model parameters are easily estimated using the linear least square method. Moreover, the time delay estimation can be easily integrated in the model development. However, there are several problems that are not yet addressed. Some of the outstanding problems are: (i) Developing parsimonious OBF models when the dominant poles of the system are not known (ii) Obtaining a better estimate of time delay for second or higher order systems (iii) Including an explicit noise model in the framework of OBF model structures and determine the parameters and multi-step ahead predictions (iv) Closed-loop identification problems in this new OBF plus noise model frame work This study presents novel schemes that address the above problems. The first problem is addressed by formulating an iterative scheme where one or two of the dominant pole(s) of the system are estimated and used to develop parsimonious OBF models. A unified scheme is formulated where an OBF-deterministic model and an explicit AR or ARMA stochastic (noise) models are developed to address the second problem. The closed-loop identification problem is addressed by developing schemes based on the direct and indirect approaches using OBF based structures. For all the proposed OBF prediction model structures, the method for estimating the model parameters and multi-step ahead prediction are developed. All the proposed schemes are demonstrated with the help of simulation and real plant case studies. The accuracy of the developed OBF-based models is verified using appropriate validation procedures and residual analysis

Nonlinear models and algorithms for RF systems digital calibration

Focusing on the receiving side of a communication system, the current trend in pushing the digital domain ever more closer to the antenna sets heavy constraints on the accuracy and linearity of the analog front-end and the conversion devices. Moreover, mixed-signal implementations of Systems-on-Chip using nanoscale CMOS processes result in an overall poorer analog performance and a reduced yield. To cope with the impairments of the low performance analog section in this "dirty RF" scenario, two solutions exist: designing more complex analog processing architectures or to identify the errors and correct them in the digital domain using DSP algorithms. In the latter, constraints in the analog circuits' precision can be offloaded to a digital signal processor. This thesis aims at the development of a methodology for the analysis, the modeling and the compensation of the analog impairments arising in different stages of a receiving chain using digital calibration techniques. Both single and multiple channel architectures are addressed exploiting the capability of the calibration algorithm to homogenize all the channels' responses of a multi-channel system in addition to the compensation of nonlinearities in each response. The systems targeted for the application of digital post compensation are a pipeline ADC, a digital-IF sub-sampling receiver and a 4-channel TI-ADC. The research focuses on post distortion methods using nonlinear dynamic models to approximate the post-inverse of the nonlinear system and to correct the distortions arising from static and dynamic errors. Volterra model is used due to its general approximation capabilities for the compensation of nonlinear systems with memory. Digital calibration is applied to a Sample and Hold and to a pipeline ADC simulated in the 45nm process, demonstrating high linearity improvement even with incomplete settling errors enabling the use of faster clock speeds. An extended model based on the baseband Volterra series is proposed and applied to the compensation of a digital-IF sub-sampling receiver. This architecture envisages frequency selectivity carried out at IF by an active band-pass CMOS filter causing in-band and out-of-band nonlinear distortions. The improved performance of the proposed model is demonstrated with circuital simulations of a 10th-order band pass filter, realized using a five-stage Gm-C Biquad cascade, and validated using out-of-sample sinusoidal and QAM signals. The same technique is extended to an array receiver with mismatched channels' responses showing that digital calibration can compensate the loss of directivity and enhance the overall system SFDR. An iterative backward pruning is applied to the Volterra models showing that complexity can be reduced without impacting linearity, obtaining state-of-the-art accuracy/complexity performance. Calibration of Time-Interleaved ADCs, widely used in RF-to-digital wideband receivers, is carried out developing ad hoc models because the steep discontinuities generated by the imperfect canceling of aliasing would require a huge number of terms in a polynomial approximation. A closed-form solution is derived for a 4-channel TI-ADC affected by gain errors and timing skews solving the perfect reconstruction equations. A background calibration technique is presented based on cyclo-stationary filter banks architecture. Convergence speed and accuracy of the recursive algorithm are discussed and complexity reduction techniques are applied