线性参数系统的多新息辨识方法
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国家自然科学基金(61273194);江苏省自然科学基金(BK2012549);高等学校学科创新引智"111计划"(B12018)


Multi-innovation identification methods for linear-parameter systems
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    摘要:

    系统有线性和非线性之分.线性系统有统一的描述形式,非线性系统因类别无数,不可能有统一描述.线性参数系统是一类特殊的非线性系统,它在参数空间上呈现线性特征,介于线性系统与非线性系统之间.针对伪线性参数系统,讨论了基于辅助模型的多新息辨识方法、基于滤波的辅助模型多新息辨识方法、基于模型分解的辅助模型多新息辨识方法、基于滤波的分解多新息辨识方法,并给出了几个典型辨识算法的计算量、计算步骤和流程图.

    Abstract:

    Systems have two categories, one is linear and the other is nonlinear.The linear systems have uniform descriptions and the nonlinear systems have countless categories and have no uniform descriptions.The linear-parameter systems are a special class of nonlinear systems and are linear on the parameter space.For pseudo-linear-parameter systems, this paper studies and presents the auxiliary model based multi-innovation(MI) identification methods, the data filtering based auxiliary model MI identification methods, the model decomposition based auxiliary model MI identification methods, and the filtering based decomposition MI identification methods.Finally, the computational efficiency, the computational steps and the flowcharts of several typical identification algorithms are discussed.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

丁锋,郭兰杰.线性参数系统的多新息辨识方法[J].南京信息工程大学学报(自然科学版),2015,7(4):289-312
DING Feng, GUO Lanjie. Multi-innovation identification methods for linear-parameter systems[J]. Journal of Nanjing University of Information Science & Technology, 2015,7(4):289-312

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  • 收稿日期:2015-08-01
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  • 在线发布日期: 2015-08-18
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