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基于小波分解的系统辨识最优实验设计

Optimal Experiment Design for Wavelet-Based System Identification
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摘要 提出了一种基于小波分解的系统辨识最优输入信号的设计方法。将小波的多分辨率分析理论应用于控制系统的最小二乘辨识中,并且与闭环系统的控制性能指标关联起来,从而得出一种最优辨识输入信号的设计方法。这种方法是与控制相关的一种辨识方法,能获得比普通的系统辨识方法更好的结果。仿真结果证明了这种方法的有效性。 This paper proposes a method for optimal input signal design in system identification. We firstly apply the wavelet multiresolution theory to the least-squares system identification, and associate it with the control performance index of the closed-loop system, and then present a method for optimal identification input signal design. This method is a control-relevant identification method, and it could get better results as compared with the existing system identification methods. The simulation result proves the effectiveness of the proposed method.
出处 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2002年第8期1067-1069,共3页 Journal of System Simulation
基金 国家自然科学基金(69774011) 国家重点基础研究专项基金(G1998020307) 国家自然科学基金重点基金项目(69934010) 清华大学信息学院985基金重点项目(985信息-01-基金-01)。
关键词 小波分解 系统辨识 最优实验设计 control-relevant identification wavelet analysis optimal experiment design
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参考文献1

  • 1张立明.人工神经网络的模型及其应用[M].复旦大学出版社,1992..

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