基于改进CVA算法的系统辨识方法
Control and Instruments in Chemical Industry（2023）
沈阳化工大学
摘要
为了进一步提高规范变量分析(CVA)辨识方法的准确性,降低在干扰因素下辨识精度的损失,提出改进CVA辨识方法.控制策略上比较两种经典的估计CVA型矩阵A和C方法,并分析这两种方法所获得的估计结果之间的差异.在此基础上,为消除误差,提出统一的估计系统矩阵A和C的方法,通过修正表达式的形式,将两种经典方法联系起来.仿真结果表明:辨识结果在保证精度的同时,得到的传递函数可以很好地拟合跟踪工业数据,而且辨识方法具有较好的鲁棒性.
更多关键词
improved CVA algorithm,system identification,state space model,subspace identification method,fitting track,industrial data,first-order error
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