Este documento se centra en el problema de identificación de sistemas no lineales, que es una premisa básica del control y el diagnóstico de fallos. Para los sistemas no lineales de error de salida de Hammerstein, proponemos un método de gradiente estocástico fraccionario de múltiples innovaciones basado en un modelo auxiliar. La innovación escalar se extiende al vector de innovación para aumentar el uso de datos basado en la teoría de identificación de múltiples innovaciones. Al establecer modelos auxiliares apropiados, se estiman las variables desconocidas y se logra una mejora en el rendimiento de la estimación de parámetros gracias a la teoría del cálculo de orden fraccionario. En comparación con el algoritmo de gradiente estocástico de múltiples innovaciones convencional, se valida que el método propuesto obtiene una mejor precisión de estimación según los resultados de la simulación.