LPV模型的动态压缩测量辨识算法

论文摘要

在解决线性参变(LPV)模型的辨识问题上,最小二乘算法以结构简单、计算复杂度低等优点被大量使用。但最小二乘算法辨识结果受制于计算精度和模型近似精度,而这两者在同一个系统中是互斥的。因此,该算法的辨识结果与真值总是存在一定的误差。另外,在高阶LPV模型辨识或采样成本高的情况下,一般模型参数要多于辨识数据,而此时最小二乘算法很难得到稳定的辨识结果。本文提出的动态压缩测量辨识(DCMI)算法从两个方面提高在该情况下的系统辨识精度。其一,利用"匀速变化"及"非匀速变化"模型表示参变函数,以提高模型近似精度。其二,利用压缩感知理论的欠采样能力,在同等数据量的情况下提高参数的计算精度、扩大模型的计算规模。仿真结果表明,基于"匀速变化"模型DCMI算法可以准确地辨识出LPV函数,而且该算法在辨识数据不足的情况下仍然能够获得稳定的辨识结果。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 邱棚,李鸣谦,姚旭日,翟光杰,王雪艳

关键词: 系统辨识,压缩感知,线性参变,线性时变,正交匹配追踪

来源: 北京航空航天大学学报 2019年05期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,信息科技

专业: 非线性科学与系统科学,自动化技术

单位: 中国科学院国家空间科学中心,中国科学院大学,北京信息科技大学机电工程学院

基金: 国家自然科学基金(61605218),中国科学院国防科技创新基金(CXJJ-17S023)~~

分类号: TP273;N945.14

DOI: 10.13700/j.bh.1001-5965.2018.0487

页码: 961-969

总页数: 9

文件大小: 2453K

下载量: 69

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