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具有不稳定初始状态的连续时间系统辨识
被引量:
1
1
作者
靳其兵
梁柱
权玲
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第1期125-130,共6页
针对传统辨识方法不适用于具有不稳定初始状态的连续时间系统的问题,提出一种全新的状态估计辨识法.首先,用状态空间模型中状态变量的初始值表征系统初始状态,并将状态变量的初始值看作待辨识参数的一部分.然后,用粒子群优化算法获得所...
针对传统辨识方法不适用于具有不稳定初始状态的连续时间系统的问题,提出一种全新的状态估计辨识法.首先,用状态空间模型中状态变量的初始值表征系统初始状态,并将状态变量的初始值看作待辨识参数的一部分.然后,用粒子群优化算法获得所有参数的最优估计.该方法在测试开始前不需要任何过程数据,对测试信号无任何要求,可直接用于闭环辨识.仿真实验证明该算法是有效的.
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关键词
不稳定初始
状态
连续时间系统
状态估计辨识法
粒子群优化
下载PDF
职称材料
题名
具有不稳定初始状态的连续时间系统辨识
被引量:
1
1
作者
靳其兵
梁柱
权玲
机构
北京化工大学信息科学与技术学院
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第1期125-130,共6页
基金
国家"863"计划资助项目(2008AA042131)
国家"973"计划资助项目(2007CB714300)
文摘
针对传统辨识方法不适用于具有不稳定初始状态的连续时间系统的问题,提出一种全新的状态估计辨识法.首先,用状态空间模型中状态变量的初始值表征系统初始状态,并将状态变量的初始值看作待辨识参数的一部分.然后,用粒子群优化算法获得所有参数的最优估计.该方法在测试开始前不需要任何过程数据,对测试信号无任何要求,可直接用于闭环辨识.仿真实验证明该算法是有效的.
关键词
不稳定初始
状态
连续时间系统
状态估计辨识法
粒子群优化
Keywords
unsteady initial conditions
continuous-time systems
state estimation identification method
particle swarmoptimization
分类号
TP13 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
具有不稳定初始状态的连续时间系统辨识
靳其兵
梁柱
权玲
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
1
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