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基于辅助变量和子空间拟合的状态空间系统辨识方法分析。 (英语) Zbl 1422.93058号

摘要:基于子空间的状态空间系统辨识(4SID)方法最近被提出,作为多变量系统辨识的更传统技术的替代方法。其优点是用户具有简单和较少的设计变量,并且这些方法具有稳健的数值特性和相对较低的计算复杂度。尽管子空间技术在许多情况下表现良好,但这些方法的性能既没有得到充分理解,也没有得到分析。我们的主要目标是对基于子空间的系统识别技术进行统计研究。所研究的方法包括两个步骤。首先对扩展可观测性矩阵所覆盖的子空间进行估计。本文导出了这种子空间估计的渐近性质。在第二步中,利用扩展可观测性矩阵的结构找到系统模型估计。考虑了两种可能的方法。最简单的方法只使用了某种移位方差性质,而另一种方法则利用了可观测性矩阵零空间的参数表示。给出了相应极点估计的渐近估计误差方差的显式表达式。

理学硕士:

93B30型 系统标识
93立方35 多变量系统、多维控制系统
93个B07 可观察性
93二氧化碳 控制理论中的线性系统
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参考文献:

[1] 青木,M.(时间序列的状态空间建模(1990),施普林格:施普林格柏林)
[2] Bernpaintner,K.,《多输出系统的三个子空间状态空间系统识别方法研究》(硕士论文(1995),皇家技术学院信号、传感器和系统系)
[3] Clergeot,H。;Tressens,S。;Ouamri,A.,与Cramér-Rao界限相比,高分辨率频率估计方法的性能,IEEE Trans。护照,371703-1720(1989)·Zbl 0691.93060号
[4] DeMoor,B.,静态和动态系统建模的数学概念和技术,(博士论文(1988),Kath。鲁汶大学:Kath。比利时鲁汶·海弗利大学)
[5] DeMoor,B。;范德维尔,J。;范登伯格,L。;Van Mieghem,P.,《用奇异值分解识别线性多变量系统状态空间模型的几何策略》(Proc.IFAC 88)。程序。IFAC 88,中国北京(1988),700-704
[6] Golub,G.H。;VanLoan,C.F.,总最小二乘问题分析,SIAM J.Numer。分析。,17, 883-893 (1980) ·Zbl 0468.65011号
[7] Ho,B.L。;Kalman,R.E.,从输入/输出函数高效构建线性状态变量模型,Regelungstechnik,14,545-548(1996)·Zbl 0145.12701号
[8] Jansson,M。;Wahlberg,B.,4SID线性回归,(佛罗里达州奥兰多市第33届疾病预防控制中心会议记录,第33届疾控中心会议记录(1994年)),2858-2863
[9] 詹森,M。;Wahlberg,B.,《关于状态空间子空间系统识别中的权重》(Proc.European Control Conf.ECC’95)。程序。1995年欧洲控制委员会会议,意大利罗马(1995年),435-440
[10] Jansson,M。;Wahlberg,B.,状态空间子空间系统识别的线性回归方法,信号处理,52,103-129(1996)·兹伯利0875.94072
[11] Kailath,T.(线性系统(1980),普伦蒂斯·霍尔:普伦蒂斯霍尔·恩格尔伍德克利夫斯,新泽西州)·Zbl 0458.93025号
[12] Kung,S.Y.,《通过奇异值分解的新识别和模型简化算法》,(第12届电路、系统和计算机Asilomar Conf.,第12届Asilomar-Conf.on Circuits,Systems and Computers,Pacific Grove,CA(1978)),705-714
[13] Larimore,W.E.,《通过规范变量分析进行系统识别、降阶滤波和建模》(Proc.ACC(1983)),445-451
[14] Larimore,W.E.,《识别、过滤和自适应控制中的典型变量分析》,(第29届疾病控制与预防中心会议,第29届疾控中心会议,夏威夷火奴鲁鲁,1990年12月(1990)),596-604
[15] Liu,K.,通过可观测范围空间提取识别多输入和多输出系统,(Proc.CDC.Proc.CDC,Tucson,AZ,1992(1992)),915-920
[16] Ljung,L.,(《系统识别:用户理论》(1987),普伦蒂斯·霍尔:普伦蒂斯霍尔·恩格尔伍德·克利夫斯,新泽西州)·Zbl 0615.93004号
[17] McKelvey,T.,《从时间和频率数据识别状态空间模型》,(博士论文(1995),林雪平大学:瑞典林雪平分校)
[18] Nehorai,A。;Starer,D.,自适应极点估计,(IEEE Trans.ASSP,ASSP-38(1990)),825-838·Zbl 0706.62083号
[19] Ottersten,B。;Viberg,M.,《用于状态空间系统识别的基于子空间的工具变量方法》,(第十届IFAC Symp.on Syst.Id.Proc.10th IFAC Symm.on Syst Id.,哥本哈根,丹麦(1994))
[20] Rao,B.D。;Hari,K.V.S.,ESPRIT和TAM在确定噪声中位置波到达方向方面的性能分析,IEEE Trans。ASSP,ASSP-371990年至1995年(1989年)
[21] 罗伊·R。;Kailath,T.,ESPRIT——通过旋转不变性技术估计信号参数,IEEE Trans。ASSP,37,984-995(1989)
[22] Schmidt,R.O.,《多辐射源定位和光谱估计的信号子空间方法》(博士论文(1981),斯坦福大学:斯坦福大学,加利福尼亚州斯坦福大学)
[23] Söderström,T。;P.Stoica,P.(系统识别(1989),Prentice-Hall:英国伦敦Prentice-Hall)·Zbl 0714.93056号
[24] 斯托伊卡,P。;Söderström,T.,MU-SIC的统计分析和正弦频率的子空间旋转估计,IEEE Trans。ASSP,ASSP-391836-1847(1991)·Zbl 0729.62088号
[25] 斯托伊卡,P。;Viberg、Mats、加权LS和TLS方法产生渐近等效结果,《信号处理》,45,2(1995)·Zbl 0871.62059号
[26] Swindlehurst,A。;罗伊·R。;Ottersten,B。;Kailath,T.,用于识别线性状态空间模型的子空间拟合方法,IEEE Trans。AC(1995)·Zbl 0824.93017号
[27] VanDerVeen,A.-J。;弃用,E.F。;Swindlehurst,A.L.,使用奇异值分解的基于子空间的信号分析,(IEEE,81(1993)),1277-1308
[28] VanOverschee,P。;DeMoor,B.,N4SID:组合确定性随机系统识别的子空间算法,Automatica,特殊问题统计。信号处理。控制,3075-93(1994)·Zbl 0787.93097号
[29] VanOverschee,P。;DeMoor,B.,三个子空间系统识别算法的统一定理,Automatica,系统识别趋势专刊,311853-1864(1995)·Zbl 0849.93017号
[30] VanOverschee,P。;DeMoor,B.,联合确定性随机子空间识别中状态空间基础的选择,Automatica,特殊问题趋势系统识别,311877-1884(1995)·Zbl 0846.93082号
[31] VanOverschee,P。;DeMoor,B.,(线性系统的子空间识别:理论、实现、应用(1996),Kluwer学术出版社:Kluwer-学术出版社Dordrecht)·Zbl 0888.93001号
[32] VanOverschee,P。;德摩尔,B。;Suykens,J.,《用于系统识别和随机实现的子空间算法》(Proc.MTNS.Proc.MTNS,Kobe,Japan(1991),Mita Press),589-595
[33] Verhaegen,M.,《一种新的非迭代MIMO状态空间模型识别技术》,(第九届IFAC/IFORS辨识和系统参数估计研讨会论文集,第九届INAC/IFORS辨识与系统参数估计会议论文集,匈牙利布达佩斯(1991)),1453-1458
[34] Verhaegen,M.,子空间模型识别。第三部分:普通输出误差状态空间模型辨识算法分析,国际控制杂志,58,555-586(1993)·Zbl 0782.93030号
[35] Verhaegen,M.,《从输入输出数据中识别以创新形式给出的MIMO状态空间模型的确定性部分》,Automatica,统计专刊。信号处理。控制,30,61-74(1994)·Zbl 0791.93054号
[36] Verhaegen,M。;Dewilde,P.,子空间模型识别。第一部分:输出误差状态空间模型识别类算法,国际控制杂志,56,1187-1210(1992)·Zbl 0772.93020号
[37] Viberg,M.,《基于子空间的线性时不变系统识别方法》,Automatica(1995)·Zbl 0846.93023号
[38] 维伯格,M。;Ottersten,B.,基于子空间拟合的传感器阵列处理,IEEE Trans。第39页,第1110-1121页(1991年)·Zbl 0758.93067号
[39] 维伯格,M。;Ottersten,B。;Wahlberg,B。;Ljung,L.,使用子空间方法进行状态空间建模的统计观点,(Proc.30th IEEE Conf.on Decision,Control。Proc.30th IEEE Conf.on Decision,Control,Brighton,England(1991)),1337-1342
[40] 维伯格,M。;Ottersten,B。;Wahlberg,B。;Ljung,L.,基于子空间的系统识别方法的性能,(Proc.IFAC 93,Vol.7(1993)),369-372,澳大利亚悉尼
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