原文服务方: 控制理论与应用       
摘要:
针对传统辨识方法不适用于具有不稳定初始状态的连续时间系统的问题,提出一种全新的状态估计辨识法.首先,用状态空间模型中状态变量的初始值表征系统初始状态,并将状态变量的初始值看作待辨识参数的一部分.然后,用粒子群优化算法获得所有参数的最优估计.该方法在测试开始前不需要任何过程数据,对测试信号无任何要求,可直接用于闭环辨识.仿真实验证明该算法是有效的.
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文献信息
篇名 具有不稳定初始状态的连续时间系统辨识
来源期刊 控制理论与应用 学科
关键词 不稳定初始状态 连续时间系统 状态估计辨识法 粒子群优化
年,卷(期) 2011,(1) 所属期刊栏目 短文
研究方向 页码范围 125-130
页数 分类号 TP273
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 靳其兵 北京化工大学信息科学与技术学院 103 805 15.0 23.0
2 梁柱 北京化工大学信息科学与技术学院 1 2 1.0 1.0
3 权玲 北京化工大学信息科学与技术学院 5 28 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
不稳定初始状态
连续时间系统
状态估计辨识法
粒子群优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
4979
总下载数(次)
0
总被引数(次)
72515
论文1v1指导