發(fā)布時間：2021-02-02 23:47

　　通過將常規(guī)的復(fù)域Laplace變換直接化簡為實域上的指數(shù)積分變換,提出了連續(xù)時間傳遞函數(shù)辨識的賦值化指數(shù)積分變換逼近（AVE）方法.其主要特征是以采樣序列為基礎(chǔ)先行沿時間軸構(gòu)造不同賦值下系統(tǒng)變量的指數(shù)積分變換（EIT）逼近,繼而沿指數(shù)變量方向?qū)崿F(xiàn)模型參數(shù)估計的二維化在線遞推計算.文中分析了有限EIT逼近的漸近收斂性和時間連續(xù)化逼近的代數(shù)精度,以及具有一定噪聲抑制能力的指數(shù)因子賦值條件.在一致激勵和有界響應(yīng)前提下,通過相對復(fù)雜而苛刻的仿真算例,充分驗證了AVE方法對各種典型工況的有效性,清晰表明了它對于最小相位及非最小相位系統(tǒng),開環(huán)或閉環(huán)的系統(tǒng)運行方式,乃至剛性參數(shù)情形,所具有的寬泛適應(yīng)性. 

【文章來源】：控制理論與應(yīng)用. 2020,37(10)北大核心

【文章頁數(shù)】：9 頁


本文編號：3015558