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多输入多输出变量带误差模型的最坏情况频域辨识(英文)
被引量:
3
1
作者
耿立辉
崔世钢
赵丽
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第10期1366-1372,共7页
本文将单输入单输出(SISO)变母带误差(EIV)模型的频域最坏情况辨识方法推广应用于多输入多输出(MIMO)情况.类似于SISO情况,多输入多输出变量带误差(MIMO EIV)模型的辨识模型集合由估计的系统名义模型及其最坏情况误差界描述.所估计的系...
本文将单输入单输出(SISO)变母带误差(EIV)模型的频域最坏情况辨识方法推广应用于多输入多输出(MIMO)情况.类似于SISO情况,多输入多输出变量带误差(MIMO EIV)模型的辨识模型集合由估计的系统名义模型及其最坏情况误差界描述.所估计的系统名义模型表征为正规右图符号,其最坏情况误差界具有可能的更少保守性,可利用EIV模型的先验信息和后验信息由v-gap度量量化得到.因此,这种模型集合非常适合于后期利用Vinnicombe提出的H。。回路成形法设计鲁棒控制器.最后,利用一数值仿真实例验证所提出辨识方法的有效性.
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关键词
最坏情况辨识
变量
带
误差
(
eiv
)
模型
多输入多输出(MIMO)
频域
v-gap度量
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职称材料
协变量带误差的随机删失数据线性模型的一类半参数估计
2
作者
刘网定
王海康
周秀轻
《南京师大学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第2期31-35,共5页
考虑线性模型Yi=Xi^Tβ+εi,i=1,2,…,n,其中Yi为随机右删失因变量,Xi难以观测,或需要较高成本才能得到其精确观测值,故转而观测与Xi相关的相对易得的随机变量Xi利用数据集{(Xj,Xj)}n+N,j=n+1估计E[X|X^-]的同时,给出了...
考虑线性模型Yi=Xi^Tβ+εi,i=1,2,…,n,其中Yi为随机右删失因变量,Xi难以观测,或需要较高成本才能得到其精确观测值,故转而观测与Xi相关的相对易得的随机变量Xi利用数据集{(Xj,Xj)}n+N,j=n+1估计E[X|X^-]的同时,给出了参数向量β的一类半参数估计,并且证明了估计量的渐近正态性.
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关键词
随机删失数据
线性回归
模型
协
变量
带
误差
渐近正态性
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职称材料
热电偶动态响应的带外部输入自回归模型
被引量:
6
3
作者
金敏俊
李文军
+1 位作者
郑永军
曾九孙
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期844-851,共8页
热电偶测量动态温度受到热电偶自身动态特性的制约和影响。为了评价热电偶的动态特性,建立了一种双气流环境下的热电偶动态响应实验系统,测量热电偶在两种不同温度气流交替激励下的响应。由于激励温度本身也存在测量误差,当用回归方法...
热电偶测量动态温度受到热电偶自身动态特性的制约和影响。为了评价热电偶的动态特性,建立了一种双气流环境下的热电偶动态响应实验系统,测量热电偶在两种不同温度气流交替激励下的响应。由于激励温度本身也存在测量误差,当用回归方法分析热电偶响应过程时,响应过程构成了一种变量带误差问题。为了获得热电偶动态响应的无偏估计,建立了热电偶动态响应的状态空间方程,用随机扰动与确定性模型结合的方式描述热电偶动态响应过程,采用一种带外部输入自回归模型对响应过程进行辨识。以一种工业中常用的露端式镍铬镍硅热电偶为对象,给出了一个算例。实验和计算结果表明,带外部输入自回归模型适用于双气流环境下热电偶动态响应能力的评价。
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关键词
热电偶
动态响应
变量
带
误差
带
外部输入自回归
模型
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职称材料
基于主成分分析和噪声估计的在线子空间辨识
被引量:
2
4
作者
吴平
陈亮
+1 位作者
周伟
郭玲玲
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第9期1694-1701,共8页
提出一种在线子空间辨识方法,该方法主要采用Hessenberg QR分解和特征值分解,通过对噪声项进行估计,并结合主成分分析提取子空间矩阵,获得系统的状态空间方程.引入遗忘因子机制,实现对时变系统的辨识.为了验证所提方法的适用性和有效性...
提出一种在线子空间辨识方法,该方法主要采用Hessenberg QR分解和特征值分解,通过对噪声项进行估计,并结合主成分分析提取子空间矩阵,获得系统的状态空间方程.引入遗忘因子机制,实现对时变系统的辨识.为了验证所提方法的适用性和有效性,分别采用数值模型和工业污水处理过程进行仿真验证.仿真结果表明,相比于其他子空间辨识方法,所提方法在辨识线性时不变系统时,能够获取很好的辨识精度;在辨识线性时变系统时,能够快速跟踪系统变化,并能够获取较好的辨识精度。
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关键词
子空间辨识
变量
含
误差
(
eiv
)
模型
Hessenberg
QR
噪声估计
主成分分析(PCA)
在线辨识
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职称材料
题名
多输入多输出变量带误差模型的最坏情况频域辨识(英文)
被引量:
3
1
作者
耿立辉
崔世钢
赵丽
机构
天津职业技术师范大学自动化与电气工程学院天津市信息传感与智能控制重点实验室
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第10期1366-1372,共7页
基金
Supported by National Natural Science Foundation of China(61203119,61304153)
Key Program of Tianjin Natural Science Foundation,China(14JCZDJC36300)
Tianjin University of Technology and Education Funded Project(RC14-48)
文摘
本文将单输入单输出(SISO)变母带误差(EIV)模型的频域最坏情况辨识方法推广应用于多输入多输出(MIMO)情况.类似于SISO情况,多输入多输出变量带误差(MIMO EIV)模型的辨识模型集合由估计的系统名义模型及其最坏情况误差界描述.所估计的系统名义模型表征为正规右图符号,其最坏情况误差界具有可能的更少保守性,可利用EIV模型的先验信息和后验信息由v-gap度量量化得到.因此,这种模型集合非常适合于后期利用Vinnicombe提出的H。。回路成形法设计鲁棒控制器.最后,利用一数值仿真实例验证所提出辨识方法的有效性.
关键词
最坏情况辨识
变量
带
误差
(
eiv
)
模型
多输入多输出(MIMO)
频域
v-gap度量
Keywords
Channel estimation
Codes (symbols)
Errors
Feedback control
Frequency domain analysis
Numerical methods
Telecommunication repeaters
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
协变量带误差的随机删失数据线性模型的一类半参数估计
2
作者
刘网定
王海康
周秀轻
机构
南京陆军指挥学院
南京师范大学数学科学学院
出处
《南京师大学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第2期31-35,共5页
文摘
考虑线性模型Yi=Xi^Tβ+εi,i=1,2,…,n,其中Yi为随机右删失因变量,Xi难以观测,或需要较高成本才能得到其精确观测值,故转而观测与Xi相关的相对易得的随机变量Xi利用数据集{(Xj,Xj)}n+N,j=n+1估计E[X|X^-]的同时,给出了参数向量β的一类半参数估计,并且证明了估计量的渐近正态性.
关键词
随机删失数据
线性回归
模型
协
变量
带
误差
渐近正态性
Keywords
random censoring,linear models,errors in covariables,asymptotic normality
分类号
O212 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
热电偶动态响应的带外部输入自回归模型
被引量:
6
3
作者
金敏俊
李文军
郑永军
曾九孙
机构
中国计量大学计量测试工程学院
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期844-851,共8页
基金
国家自然科学基金项目(51775530)
文摘
热电偶测量动态温度受到热电偶自身动态特性的制约和影响。为了评价热电偶的动态特性,建立了一种双气流环境下的热电偶动态响应实验系统,测量热电偶在两种不同温度气流交替激励下的响应。由于激励温度本身也存在测量误差,当用回归方法分析热电偶响应过程时,响应过程构成了一种变量带误差问题。为了获得热电偶动态响应的无偏估计,建立了热电偶动态响应的状态空间方程,用随机扰动与确定性模型结合的方式描述热电偶动态响应过程,采用一种带外部输入自回归模型对响应过程进行辨识。以一种工业中常用的露端式镍铬镍硅热电偶为对象,给出了一个算例。实验和计算结果表明,带外部输入自回归模型适用于双气流环境下热电偶动态响应能力的评价。
关键词
热电偶
动态响应
变量
带
误差
带
外部输入自回归
模型
Keywords
thermocouple
dynamic response
errors-in-variables
autoregressive mode with exogenous input
分类号
TP212.11 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于主成分分析和噪声估计的在线子空间辨识
被引量:
2
4
作者
吴平
陈亮
周伟
郭玲玲
机构
浙江理工大学机械与自动控制学院
出处
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第9期1694-1701,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61703371)
文摘
提出一种在线子空间辨识方法,该方法主要采用Hessenberg QR分解和特征值分解,通过对噪声项进行估计,并结合主成分分析提取子空间矩阵,获得系统的状态空间方程.引入遗忘因子机制,实现对时变系统的辨识.为了验证所提方法的适用性和有效性,分别采用数值模型和工业污水处理过程进行仿真验证.仿真结果表明,相比于其他子空间辨识方法,所提方法在辨识线性时不变系统时,能够获取很好的辨识精度;在辨识线性时变系统时,能够快速跟踪系统变化,并能够获取较好的辨识精度。
关键词
子空间辨识
变量
含
误差
(
eiv
)
模型
Hessenberg
QR
噪声估计
主成分分析(PCA)
在线辨识
Keywords
subspace identification
(
eiv
)model
Hessenberg QR
noise estimation
principal component analysis(PCA)
online identification
分类号
TP13 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多输入多输出变量带误差模型的最坏情况频域辨识(英文)
耿立辉
崔世钢
赵丽
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
协变量带误差的随机删失数据线性模型的一类半参数估计
刘网定
王海康
周秀轻
《南京师大学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2009
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
热电偶动态响应的带外部输入自回归模型
金敏俊
李文军
郑永军
曾九孙
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
基于主成分分析和噪声估计的在线子空间辨识
吴平
陈亮
周伟
郭玲玲
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
2
在线阅读
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职称材料
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