一种新的基于遗忘因子的递推子空间辨识算法
针对工业系统中广泛存在的时变特性,提出一种新的递推子空间辨识算法,实现对系统状态空间模型的在线递推估计.为更好地跟踪系统时变特性,研究基于遗忘因子的输入输出数据矩阵构造机制,以提高递推算法的收敛速度:针对算法中奇异值分解的求解问题,将梯度型算法引入基于遗忘因子的状态子窄问跟踪中,实现对广义能观测矩阵的估计,避免了子空间近似带来的估计有偏性;该算法计算简单有效,且对初值具有更高的鲁棒性;最后给出该递推算法的性能分析,理论证明其收敛性,并通过仿真实例验证算法的有效性.
递推算法、子空间方法、在线辨识、收敛性
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TP273(自动化技术及设备)
国家自然科学基金资助项目60774015,60604018,60534020;国家863计划资助项目2006AA04z173;高校博士点基金资助项目20060248001
2009-04-03(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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