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子空间模型辨识方法综述 被引量：46
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作者 李幼凤 苏宏业 褚健 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期473-479,共7页
作为传统线性系统辨识方法的一个有益补充,子空间模型辨识方法(SMI)近年来获得了广泛关注.这类方法综合了系统理论,线性代数和统计学三方面的思想,其特点是直接由输入输出数据辨识系统的状态空间模型,因而非常适合多变量系统辨识.首先... 作为传统线性系统辨识方法的一个有益补充,子空间模型辨识方法(SMI)近年来获得了广泛关注.这类方法综合了系统理论,线性代数和统计学三方面的思想,其特点是直接由输入输出数据辨识系统的状态空间模型,因而非常适合多变量系统辨识.首先介绍了SMI的基本思想,然后分析了3种基本算法(N4SID、MOESP和CVA)的异同点、算法实现、统计特性和模型稳定性等方面.随后探讨了其他一些SMI算法,包括连续时间系统SMI算法、频域SMI算法、闭环SMI算法和非线性系统SMI算法.为说明SMI方法的特性,通过一个工厂实际例子研究对比了3种SMI基本算法和一种传统辨识算法———预测误差方法(PEM).最后阐述了理论方面有待进一步研究的主要问题. 展开更多
关键词 子空间 系统辨识 预测误差方法 辅助变量方法
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