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基于快速滑窗QR分解的自适应子空间辨识 被引量:10
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作者 谢磊 梁武星 +2 位作者 张泉灵 张建明 王树青 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期1448-1453,共6页
子空间辨识直接由输入输出数据辨识得到过程状态空间模型,在多变量系统的辨识中取得广泛应用。实现在线子空间辨识算法的关键在于快速、高效的QR分解及SVD分解更新算法。通过将Updating和Downdating操作有效结合,提出了一种快速的滑窗Q... 子空间辨识直接由输入输出数据辨识得到过程状态空间模型,在多变量系统的辨识中取得广泛应用。实现在线子空间辨识算法的关键在于快速、高效的QR分解及SVD分解更新算法。通过将Updating和Downdating操作有效结合,提出了一种快速的滑窗QR分解算法,减少了不必要的重复步骤,进一步提高了计算效率。复杂度分析结果表明,随数矩阵行数增加,快速滑窗QR分解算法比Updating、Downdating两步法可以减少8.3%的计算量。将快速滑窗QR分解算法用于PO-MOESP子空间辨识算法的自适应更新,并通过数值仿真实例验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 滑窗QR分解 PO-moesp 子空间辨识 自适应辨识
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一种改进的子空间辨识方法在热工过程中的应用 被引量:13
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作者 王新 吕剑虹 向文国 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第32期96-102,共7页
针对现有MOESP(multiple-input multiple-output output-error state space model identification)和N4SID(numerical algorithm for subspace state space systemidentification)算法在计算状态空间模型系统矩阵(A、B、C、D)时的不足,... 针对现有MOESP(multiple-input multiple-output output-error state space model identification)和N4SID(numerical algorithm for subspace state space systemidentification)算法在计算状态空间模型系统矩阵(A、B、C、D)时的不足,提出1种改进的子空间辨识方法。该方法利用MOESP算法可以根据系统观测矩阵直接计算出系统矩阵A和输出矩阵C的优点,先计算矩阵A和C,然后采用N4SID算法计算输入矩阵B和前馈矩阵D。该方法既能够避免MOESP算法在计算矩阵B和D时需要构建大矩阵的缺点,又能避免N4SID算法在计算矩阵A和C时需要求解线性最小二乘的问题,降低了算法的复杂性。将该算法应用于某天然气电站和Alstom气化炉模型的辨识中,通过考核算法的CPU运算时间、CPU浮点数运算次数(floating-pointoperations,FLOPS)和相对误差等指标,将该算法与原有MOESP和N4SID算法进行了比较。计算结果表明,改进的子空间辨识算法能够在保证较好辨识精度的前提下,提高原有算法的计算效率,特别是在大容量数据样本条件下,能够有效降低CPU运算时间和FLOPS。 展开更多
关键词 子空间辨识 状态空间 moesp N4SID 热工过程
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一种子空间辨识对权重矩阵加权平均新方法 被引量:1
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作者 张永富 《北华大学学报(自然科学版)》 CAS 2014年第5期588-592,共5页
给出了一种计算线性子空间辨识权重矩阵的新方法,该方法是在结合算法N4SID、MOESP及MOESN4优点的基础上,对算法MOESN4加以改进和推广,主要是对所选取的权重矩阵进行加权平均,使算法的权重矩阵选择机会增多,增加了算法在实际中的应用性,... 给出了一种计算线性子空间辨识权重矩阵的新方法,该方法是在结合算法N4SID、MOESP及MOESN4优点的基础上,对算法MOESN4加以改进和推广,主要是对所选取的权重矩阵进行加权平均,使算法的权重矩阵选择机会增多,增加了算法在实际中的应用性,给出两种不同权重矩阵加权平均算法MOESN4WAc与MOESN4WAd. 展开更多
关键词 线性子空间辨识 状态空间 加权平均 N4SID moesp
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N4SID and MOESP Algorithms to Highlight the Ill-conditioning into Subspace Identification 被引量:4
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作者 Slim Hachicha Maher Kharrat Abdessattar Chaari 《International Journal of Automation and computing》 EI CSCD 2014年第1期30-38,共9页
In this paper,an analysis for ill conditioning problem in subspace identifcation method is provided.The subspace identifcation technique presents a satisfactory robustness in the parameter estimation of process model ... In this paper,an analysis for ill conditioning problem in subspace identifcation method is provided.The subspace identifcation technique presents a satisfactory robustness in the parameter estimation of process model which performs control.As a frst step,the main geometric and mathematical tools used in subspace identifcation are briefly presented.In the second step,the problem of analyzing ill-conditioning matrices in the subspace identifcation method is considered.To illustrate this situation,a simulation study of an example is introduced to show the ill-conditioning in subspace identifcation.Algorithms numerical subspace state space system identifcation(N4SID)and multivariable output error state space model identifcation(MOESP)are considered to study,the parameters estimation while using the induction motor model,in simulation(Matlab environment).Finally,we show the inadequacy of the oblique projection and validate the efectiveness of the orthogonal projection approach which is needed in ill-conditioning;a real application dealing with induction motor parameters estimation has been experimented.The obtained results proved that the algorithm based on orthogonal projection MOESP,overcomes the situation of ill-conditioning in the Hankel s block,and thereby improving the estimation of parameters. 展开更多
关键词 Subspace identification ILL-CONDITIONING oblique projection orthogonal projection algorithms numerical subspace state space system identification (N4SID) multivariable output error state space model identification (moesp) induction motor
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