Рекуррентная параметрическая идентификация многомерных линейных динамических систем с локально автокоррелированными помехами во входных и выходных сигналах


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Предложен рекуррентный алгоритм, позволяющий получать сильно состоятельные оценки параметров многомерных по входу линейных динамических систем при наличии автокоррелированных помех наблюдения во входных и выходных сигналах. Проведенные численные эксперименты подтвердили высокую эффективность предложенного метода идентификации.

Об авторах

Дмитрий Владимирович Ивано

Самарский государственный университет путей сообщения

Email: dvi85@list.ru
(к.ф.-м.н.), ст. преподаватель, каф. мехатроники в автоматизированных производствах; Самарский государственный университет путей сообщения

Олег Алексеевич Кацюба

Самарский государственный университет путей сообщения

Email: katsuba.samgups@mail.ru
(д.т.н., проф.), зав. кафедрой, каф. мехатроники в автоматизированных производствах; Самарский государственный университет путей сообщения

Список литературы

  1. Söderström T., Mahata K. On instrumental variable and total least squares approaches for identification of noisy systems // Int. J. Control, 2002. Vol. 75, no. 6. Pp. 381-389.
  2. Thil S., Söderström T., Garnier H. On instrumental variable-based methods for errors-inovariables model identification / In: Proc. 17th IFAC World Congress, Seoul, Korea / World Congress, 17 (Part 1), 2008. Pp. 426-431.
  3. Ikenoue M., Kanae Z.-J., Wada K. Identification of noisy input-output system using biascompensated least squares method / In: Proc. 16th IFAC World Congress on Automatic Control, Prague, Czech Republic / World Congress, 16 (Part 1), 2005. Pp. 803-808.
  4. Ekman M., Hong M., Wada K., Söderström T. A separable nonlinear least-squares approach for identification of linear systems with errors in variables / In: Proc. 14th IFAC Symposium on System Identification, Newcastle, Australia / World Congress, 14 (Part 1), 2006. Pp. 173-183.
  5. Кацюба О. А. Теория идентификации стохастических динамических систем в условиях неопределённости. Самара: СамГУПС, 2008. 119 с.
  6. Деревицкий Д. П., Фрадков А. Л. Прикладная теория дискретных адаптивных систем управления. M.: Наука, 1991. 215 с.
  7. Chen H. F. Stochastic Approximation and Its Applications. Dordrecht: Kluwer, 2002. 357 pp.
  8. Chen H. F. A Unified Approach to Recursive System Identification / In: Proc. 17th IFAC Symposium on System Identification, Saint-Malo, France / World Congress, 17 (Part 1), 2009. Pp. 420-425.
  9. Беллман Р. Введение в теорию матриц. М.: Наука, 1989. 376 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Самарский государственный технический университет, 2011

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.