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基于双边迭代奇异值分解的递推子空间辨识方法 被引量:4

Bi-Iteration Singular Value Decompose Based Subspace Identification Method
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摘要 引入双边迭代奇异值分解算法 ,通过一系列的 QR分解 ,用两个矩阵分别逼近奇异值分解的主要左、右奇异向量 ,用一个三角矩阵逐渐逼近主要的特征值 ,从而取代了原始 MOESP子空间辨识算法中的奇异值分解步骤 .通过用一系列 Givens变换来实现 QR分解的数据更新 ,实现了此类子空间方法的在线递推辨识 .仿真表明 。 A bi iteration singular value decompose(SVD) method was introduced. The dominant left singular vectors and right singular vectors are approximated by two low rank matrixes and the corresponding singular values are approximated by a triangular matrix. Then the SVD of the ordinary MOESP scheme is replaced by an iterative method. Then the recursive algorithm is proposed via replacing the QR decomposition by a serial of Givens transform. The simulation of a time varying system demonstrates that the proposed method can track the principle poles efficiently.
出处 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第4期563-565,569,共4页 Journal of Shanghai Jiaotong University
基金 国家自然科学基金资助项目 ( 6 980 40 0 7)
关键词 系统辨识 双边迭代 奇异值分解 递推子空间辨识方法 system identification subspace bi iterative
  • 相关文献

参考文献1

  • 1方崇智,萧德云编著..过程辨识[M].北京:清华大学出版社,1988:562.

同被引文献55

引证文献4

二级引证文献50

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