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线性多变量系统的联合辨识算法
被引量:
12
1
作者
丁锋
谢新民
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1992年第5期545-550,共6页
本文提出了同时估计线性多变量系统所有参数的联合辨识算法(CIA),并用随机过程理论分析了算法的收敛性。与子系统辨识算法(SSIA)相比,CIA的计算量要小得多。各输出间存在相互作用噪声时的辨识问题通过使用递推广义增广最小二乘法(RGELA...
本文提出了同时估计线性多变量系统所有参数的联合辨识算法(CIA),并用随机过程理论分析了算法的收敛性。与子系统辨识算法(SSIA)相比,CIA的计算量要小得多。各输出间存在相互作用噪声时的辨识问题通过使用递推广义增广最小二乘法(RGELA)得到解决。数字仿真结果表明了CIA的有效性。
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关键词
参数估计
联合辨识算法
多参数控制
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职称材料
题名
线性多变量系统的联合辨识算法
被引量:
12
1
作者
丁锋
谢新民
机构
清华大学自动化系
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1992年第5期545-550,共6页
文摘
本文提出了同时估计线性多变量系统所有参数的联合辨识算法(CIA),并用随机过程理论分析了算法的收敛性。与子系统辨识算法(SSIA)相比,CIA的计算量要小得多。各输出间存在相互作用噪声时的辨识问题通过使用递推广义增广最小二乘法(RGELA)得到解决。数字仿真结果表明了CIA的有效性。
关键词
参数估计
联合辨识算法
多参数控制
Keywords
multivariable system
parameter estimation
generalized extended least squares
combined identification algorithm
分类号
TP271.71 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
线性多变量系统的联合辨识算法
丁锋
谢新民
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1992
12
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