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具有不稳定初始状态的连续时间系统辨识

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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.

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

28

TP273(自动化技术及设备)

国家"863"计划资助项目2008AA042131;国家"973"计划资助项目2007CB714300

2011-05-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共6页

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