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基于主成分分析和噪声估计的在线子空间辨识 被引量：2
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作者 吴平 陈亮 +1 位作者 周伟 郭玲玲 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第9期1694-1701,共8页
提出一种在线子空间辨识方法,该方法主要采用Hessenberg QR分解和特征值分解,通过对噪声项进行估计,并结合主成分分析提取子空间矩阵,获得系统的状态空间方程.引入遗忘因子机制,实现对时变系统的辨识.为了验证所提方法的适用性和有效性... 提出一种在线子空间辨识方法,该方法主要采用Hessenberg QR分解和特征值分解,通过对噪声项进行估计,并结合主成分分析提取子空间矩阵,获得系统的状态空间方程.引入遗忘因子机制,实现对时变系统的辨识.为了验证所提方法的适用性和有效性,分别采用数值模型和工业污水处理过程进行仿真验证.仿真结果表明,相比于其他子空间辨识方法,所提方法在辨识线性时不变系统时,能够获取很好的辨识精度;在辨识线性时变系统时,能够快速跟踪系统变化,并能够获取较好的辨识精度。 展开更多
关键词 子空间辨识 变量含误差(eiv)模型 Hessenberg QR 噪声估计 主成分分析(PCA) 在线辨识
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