Nonlinear port-Hamiltonian system identification from input-state-output data

Cherifi, Karim; Messaoudi, Achraf El; Gernandt, Hannes; Roschkowski, Marco

电气工程与系统科学 > 系统与控制

arXiv:2501.06118 (eess)

[提交于 2025年1月10日 (v1) ，最后修订 2025年2月15日 (此版本， v2)]

标题：从输入-状态-输出数据中进行非线性端口-哈密顿系统辨识

标题： Nonlinear port-Hamiltonian system identification from input-state-output data

Authors:Karim Cherifi, Achraf El Messaoudi, Hannes Gernandt, Marco Roschkowski

摘要：一种利用输入-状态-输出数据识别非线性端口哈密顿系统的框架被引入。该框架利用神经网络的通用逼近能力，以结构化的方式有效表示复杂动力学。我们表明，与不结合物理知识的基线方法相比，使用该结构有助于长期预测。我们还探索了基于MLPs、KANs以及使用先验信息的不同架构。该技术通过包含反对称项中的非线性、耗散项中的非线性或哈密顿量中的非线性的示例进行了验证。

摘要： A framework for identifying nonlinear port-Hamiltonian systems using input-state-output data is introduced. The framework utilizes neural networks' universal approximation capacity to effectively represent complex dynamics in a structured way. We show that using the structure helps to make long-term predictions compared to baselines that do not incorporate physics. We also explore different architectures based on MLPs, KANs, and using prior information. The technique is validated through examples featuring nonlinearities in either the skew-symmetric terms, the dissipative terms, or the Hamiltonian.

主题：	系统与控制 (eess.SY) ; 动力系统 (math.DS); 优化与控制 (math.OC); 混沌动力学 (nlin.CD)
MSC 类：	93B30, 93B15, 93C10, 68T07, 93B99
引用方式：	arXiv:2501.06118 [eess.SY]
	(或者 arXiv:2501.06118v2 [eess.SY] 对于此版本)
	https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.06118

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来自： Karim Cherifi [查看电子邮件]
[v1] 星期五， 2025 年 1 月 10 日 17:15:59 UTC (2,177 KB)
[v2] 星期六， 2025 年 2 月 15 日 12:33:18 UTC (3,595 KB)

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