【摘 要】
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针对于子空间辨识算法辨识闭环系统时,由于输入信号与不可测噪声是相关的,往往会得到有偏估计的问题。提出一种采用自回归滑动平均模型(ARMAX)的闭环子空间辨识方法,通过扩展
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针对于子空间辨识算法辨识闭环系统时,由于输入信号与不可测噪声是相关的,往往会得到有偏估计的问题。提出一种采用自回归滑动平均模型(ARMAX)的闭环子空间辨识方法,通过扩展最小二乘方法(ELS)估计ARMAX模型中的马尔科夫(Markov)参数,使用预测的子空间辨识方法(PBSID)获取系统参数矩阵,避免了采用高阶自回归模型(ARX)所导致的过大的估计方差等问题。算法实例验证结果表明,改进方法能够获得较好的闭环系统一致性估计,辨识精度较高,有非常良好的应用前景。
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