多变量系统状态空间模型的递阶辨识

被引：23

作者：

丁锋

萧德云

机构：

[1] 江南大学控制科学与工程研究中心

[2] 清华大学自动化系江苏无锡

[3] 北京

来源：

控制与决策 | 2005年 / 08期

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;

D O I：

10.13195/j.cd.2005.08.10.dingf.002

中图分类号：

TP11 [自动化系统理论];

学科分类号：

0711 ; 071102 ; 0811 ; 081101 ; 081103 ;

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.

引用

页码：848 / 853+859 +859

页数：7