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沃尔夫冈·雷内特;安德烈亚·加鲁利;伦纳特·永

比较鲁棒辨识中模型误差建模的不同方法。 （英语） Zbl 1004.93014号

Automatica公司 38，第5期，787-803（2002）。
本文给出了三种不同的鲁棒辨识方法：随机嵌入、模型误差建模和集员辨识。这些方法中的每一种都明确接受偏差模型误差的存在，这可能会激发术语“稳健识别”。前两种方法是在统计框架中开发的，而后者依赖于UBB误差假设。标称模型是通过频域数据的最小二乘估计获得的。与模型相关的不确定性是通过描述未建模动力学的随机行走过程的统计特性来评估的。讨论了所有方法的渐近性质。给出了一个示例（其中确保了非平凡的欠建模）来比较这些方法。
审核人：伊夫·切尔鲁（巴黎）

引用于20文件

MSC公司：

93B30型 系统标识
93B35型 灵敏度（稳健性）
第93页第24页 随机控制系统的最小二乘法及其相关方法
93C73号 控制/观测系统中的扰动

关键词：

鲁棒控制的辨识;模型误差建模;未建模动力学;模型验证;集合成员估计;随机嵌入;最小二乘估计;渐近性质
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{W.Reinelt}等人，Automatica 38，No.5，787--803（2002；Zbl 1004.93014）
全文： 内政部

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