一種子空間辨識(shí)對(duì)權(quán)重矩陣加權(quán)平均新方法.pdf

1、子空間辨識(shí)方法(Subspace Identification Methods)自上世紀(jì)90年代提出以來(lái)，受到工業(yè)控制、信號(hào)處理及系統(tǒng)辨識(shí)等諸多領(lǐng)域的關(guān)注，并且在近十幾年來(lái)，子空間辨識(shí)方法在算法設(shè)計(jì)、算法應(yīng)用及其性能分析上己逐步形成了較完整的理論體系，對(duì)工業(yè)過(guò)程和多變量輸入輸出系統(tǒng)的處理有著重要的作用.
　　本文的引言部分介紹了子空間辨識(shí)提出的背景，子空間辨識(shí)方法的優(yōu)點(diǎn)，對(duì)具有代表性的三種辨識(shí)方法N4SID、MOESP、CVA簡(jiǎn)要

2、說(shuō)明其辨識(shí)步驟，對(duì)本論文的主要貢獻(xiàn)作了必要說(shuō)明.
　　本文第一部分給出了一種混合的確定-隨機(jī)辨識(shí)系統(tǒng)模型描述及其假設(shè)條件，介紹了輸入輸出Hankel矩陣等相關(guān)矩陣的定義及其子空間辨識(shí)算法思想.
　　第二部分是預(yù)備知識(shí)，介紹了Moor-Penrose偽逆、投影定義、相關(guān)統(tǒng)計(jì)工具及統(tǒng)計(jì)框架中的幾何工具，這些是本論文工作的基礎(chǔ)知識(shí);其次介紹了子空間辨識(shí)部分定理、狀態(tài)空間基及其相關(guān)理論為本論文設(shè)計(jì)的算法提供了理論依據(jù).
　　第

3、三部分是本文核心內(nèi)容:首先給出了一個(gè)混合矩陣輸入-輸出方程，這是本文所研究系統(tǒng)辨識(shí)模型的對(duì)象，其次對(duì)三種辨識(shí)方法N4SID、MOESP及MOESN4算法進(jìn)行簡(jiǎn)要分析，說(shuō)明各方法在計(jì)算時(shí)所存在的不足，最后給出了系統(tǒng)子空間辨識(shí)對(duì)給定的權(quán)重矩陣加權(quán)平均法的詳細(xì)構(gòu)造過(guò)程，在計(jì)算過(guò)程中為了降低算法的復(fù)雜性需要對(duì)所涉及的塊Hankel陣進(jìn)行QR分解，最后給出了本文提出新算法的具體實(shí)現(xiàn)步驟，通過(guò)對(duì)所選取的權(quán)重矩陣加權(quán)平均，使算法的權(quán)重矩陣選擇機(jī)會(huì)增多