多变量系统状态空间模型的递阶辨识
来源期刊:控制与决策2005年第8期
论文作者:丁锋 萧德云
文章页码:848 - 1712
关键词:参数估计;递阶辨识;状态空间模型;SVD分解;子空间技术;
摘 要:研究多变量系统状态空间模型的递阶辨识问题,推广了作者提出的标量系统状态和参数联合辨识算法.当状态可量测时,利用最小二乘原理直接辨识状态空间模型的参数矩阵;当状态不可测时,利用递阶辨识原理提出了状态空间模型递阶辨识方法,使用系统输入输出数据来估计系统的未知状态和参数.状态空间模型递阶辨识方法分为两步:首先假设系统状态是已知的(即参数估计算法中的未知系统状态用其估计代替),基于状态估计和系统输入输出数据递归计算系统参数估计;然后基于系统输入输出数据和获得的参数估计,递归计算系统的状态估计.
丁锋,萧德云
摘 要:研究多变量系统状态空间模型的递阶辨识问题,推广了作者提出的标量系统状态和参数联合辨识算法.当状态可量测时,利用最小二乘原理直接辨识状态空间模型的参数矩阵;当状态不可测时,利用递阶辨识原理提出了状态空间模型递阶辨识方法,使用系统输入输出数据来估计系统的未知状态和参数.状态空间模型递阶辨识方法分为两步:首先假设系统状态是已知的(即参数估计算法中的未知系统状态用其估计代替),基于状态估计和系统输入输出数据递归计算系统参数估计;然后基于系统输入输出数据和获得的参数估计,递归计算系统的状态估计.
关键词:参数估计;递阶辨识;状态空间模型;SVD分解;子空间技术;