非均匀周期采样系统的递阶最小二乘辨识方法
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江南大学

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刘艳君

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Hierarchical Least Squares Identification for Non-uniformly Sampled Mutlirate Systems
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    摘要:

    针对非均匀周期采样系统, 通过状态空间模型离散化方法得到其输入输出表达形式. 鉴于参数化后得到的
    辨识模型同时包含1 个参数向量和1 个参数矩阵, 利用递阶辨识原理, 将辨识模型分解为分别含有参数向量和参数
    矩阵的2 个虚拟子系统; 考虑到系统的因果约束问题, 将包含参数矩阵的子系统分解为子子系统进行辨识, 从而提出
    这类非均匀采样系统的递阶最小二乘辨识方法. 仿真例子表明该算法是有效的.

    Abstract:

    An input-output representation is obtained for the periodically non-uniformly sampled systems by using the
    discretization technique of the state space models. According to the hierarchical identification principle, the obtained
    identification model is decomposed into two fictitious subsystems, one containing the parameter vector and the other
    containing the parameter matrix. Taking into account the causality constraints, the subsystem with the parameter matrix
    is also decomposed into several sub-subsystems, and the hierarchical least squares identification method is developed for the
    non-uniformly sampled systems. The simulation results show the effectiveness of the proposed algorithm.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

刘艳君 丁锋.非均匀周期采样系统的递阶最小二乘辨识方法[J].控制与决策,2011,26(3):453-456

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  • 收稿日期:2009-12-11
  • 最后修改日期:2010-04-26
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  • 在线发布日期: 2011-03-20
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