基于随机分布理论的递推子空间辨识

在实际生产过程中,采用传统子空间辨识法建立的离线模型并不能有效准确地跟踪系统的动态变化;奇异值分解等线性代数工具虽然增加算法的数值鲁棒性,但也相应增加了子空间辨识的在线递推困难.为解决上述问题,本文针对连续时间系统提出基于随机分布理论的递推子空间辨识方法.首先,通过随机分布理论构建系统的连续随机分布函数,并利用微分计算获得系统等价的输入输出矩阵方程.然后,采用将输入输出数据矩阵"R"规模固定的方法,达到数据压缩的目的.最后,通过最小二乘法和残差分析法递推更新模型的系统矩阵和噪声强度直至达到辨识要求.仿真结果验证了所提方法的有效性和精确性....

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Bibliographic Details
Published in控制理论与应用 Vol. 38; no. 9; pp. 1333 - 1340
Main Authors 于淼, 刘建昌, 郭戈
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%东北大学秦皇岛分校控制工程学院,河北秦皇岛066004 01.09.2021
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
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
Subjects
递推子空间辨识;在线辨识;随机分布理论;连续时间系统
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ISSN1000-8152
DOI10.7641/CTA.2021.00819

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Summary:在实际生产过程中,采用传统子空间辨识法建立的离线模型并不能有效准确地跟踪系统的动态变化;奇异值分解等线性代数工具虽然增加算法的数值鲁棒性,但也相应增加了子空间辨识的在线递推困难.为解决上述问题,本文针对连续时间系统提出基于随机分布理论的递推子空间辨识方法.首先,通过随机分布理论构建系统的连续随机分布函数,并利用微分计算获得系统等价的输入输出矩阵方程.然后,采用将输入输出数据矩阵"R"规模固定的方法,达到数据压缩的目的.最后,通过最小二乘法和残差分析法递推更新模型的系统矩阵和噪声强度直至达到辨识要求.仿真结果验证了所提方法的有效性和精确性.
ISSN:1000-8152
DOI:10.7641/CTA.2021.00819