基于Laguerre滤波器的核范数子空间辨识

连续时间随机系统是指各个变量是时间的连续函数并且状态和输出向量受到噪声干扰的动态系统.由于生物学、经济学以及物理学等领域都存在连续随机的现象,连续时间随机系统的辨识受到了各领域专家学者的广泛关注.本文针对连续时间随机系统提出一种基于Laguerre滤波器的核范数子空间辨识方法.首先,采用Laguerre滤波器获得系统的输入输出矩阵方程.然后,通过核范数最小化方法代替主奇异值的截断获得低秩矩阵逼近,并利用交替方向乘子法求解此优化问题.最后,采用最小二乘法和残差分析法分别得到模型的系统矩阵和噪声强度.仿真结果验证了所提方法的有效性、精确性及比较优势....

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Bibliographic Details
Published in控制理论与应用 Vol. 37; no. 12; pp. 2663 - 2670
Main Authors 于淼, 刘建昌, 王洪海, 张文乐
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室,辽宁沈阳110819%华东理工大学信息科学与工程学院,上海200237 01.12.2020
东北大学秦皇岛分校控制工程学院,河北秦皇岛066004%东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110819
Subjects
时不变系统
核范数
子空间辨识
Laguerre滤波器
连续时间随机系统
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ISSN1000-8152
DOI10.7641/CTA.2020.90847

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Summary:连续时间随机系统是指各个变量是时间的连续函数并且状态和输出向量受到噪声干扰的动态系统.由于生物学、经济学以及物理学等领域都存在连续随机的现象,连续时间随机系统的辨识受到了各领域专家学者的广泛关注.本文针对连续时间随机系统提出一种基于Laguerre滤波器的核范数子空间辨识方法.首先,采用Laguerre滤波器获得系统的输入输出矩阵方程.然后,通过核范数最小化方法代替主奇异值的截断获得低秩矩阵逼近,并利用交替方向乘子法求解此优化问题.最后,采用最小二乘法和残差分析法分别得到模型的系统矩阵和噪声强度.仿真结果验证了所提方法的有效性、精确性及比较优势.
ISSN:1000-8152
DOI:10.7641/CTA.2020.90847