一种新的基于遗忘因子的递推子空间辨识算法

• 作者: 李少远 杨华
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 递推算法 子空间方法 在线辨识 收敛性
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 69-72
• 页数: 4页
• 分类号: TP273
• 字数: 3917字
• 语种: 中文

摘要

针对工业系统中广泛存在的时变特性,提出一种新的递推子空间辨识算法,实现对系统状态空间模型的在线递推估计.为更好地跟踪系统时变特性,研究基于遗忘因子的输入输出数据矩阵构造机制,以提高递推算法的收敛速度:针对算法中奇异值分解的求解问题,将梯度型算法引入基于遗忘因子的状态子窄问跟踪中,实现对广义能观测矩阵的估计,避免了子空间近似带来的估计有偏性;该算法计算简单有效,且对初值具有更高的鲁棒性;最后给出该递推算法的性能分析,理论证明其收敛性,并通过仿真实例验证算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李少远	上海交通大学自动化研究所	170	3277	31.0	48.0
2	杨华	中国海洋大学信息科学与工程学院	36	290	6.0	17.0