基于辅助变量的闭环系统子空间辨识

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提出一种基于辅助变量的子空间辨识方法,适用于控制器信息未知以及参考输入已知的闭环系统参数辨识.通过将输入-输出数据块正交投影到辅助变量的行空间,直接得到扩展观测矩阵垂空间的估计.由此可从闭环系统中提取出对象模型信息,同时由SVD分解得到扩展观测矩阵与下三角Toeplitz矩阵的估计.给出了系统参数矩阵、噪声矩阵的计算方法.将所提出的子空间辨识方法应用于闭环动态的系统参数估计,其结果表明了该方法的有效性. A subspace identification method based on auxiliary variables is proposed, which is suitable for parameter identification of closed-loop system with unknown controller information and known reference input. By directly projecting input-output data blocks into the row space of auxiliary variables, extended observation Matrix vertical space, the information of the object model can be extracted from the closed-loop system, and the estimation of the extended observation matrix and the lower triangular Toeplitz matrix is ​​obtained by SVD decomposition. The calculation method of system parameter matrix and noise matrix is ​​given. The proposed subspace identification method is applied to the estimation of closed-loop dynamic system parameters. The results show the effectiveness of the proposed method.
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