线性时变系统的状态空间模型递推辨识研究

摘要：

针对线性时变系统中状态空间模型的辨识问题，提出了一种新的模型参数矩阵的递推辨识格式。不同于常用的利用奇异值分解（SVD）或者最小二乘原理计算时变状态空间模型参数的方法，这种新的递推方法基于信号子空间投影原理，通过重新建立输入输出数据之间的关系，构建新的信号子空间矩阵，从而递推得到系统的时变状态空间模型参数。与现有的计算时变状态空间模型的方法相比，这种新的递推方法由于不需要进行 SVD 的计算，从而大幅的减少了计算时间。特别是当系统的阶次较高时，计算效率优势更为明显。在算例中将这种方法与经典的使用 SVD 的时变 ERA （TV-ERA）方法从辨识结果和计算效率上进行了比较。仿真结果表明这种新的递推算法能有效辨识状态空间方程形式的线性时变系统的模型参数，和 TV-ERA 方法相比具有更高的计算效率。

关键词：线性时变系统、递推子空间方法、状态空间模型、参数辨识

分类号：O321;O324;TB123(振动理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目11072044；11372056；高等学校博士点基金资助项目20110041130001

在线出版日期：2016-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：8-14