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基于数据滤波的子空间辨识算法
基于数据滤波的子空间辨识算法
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基于数据滤波的子空间辨识算法
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子空间辨识_子空间辨识_
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5星 · 资源好评率100%
基本的子空间辨识程序，先求解系统矩阵A、B，再求C、D
子空间辨识方法的基本介绍
浏览：68
5星 · 资源好评率100%
子空间状态空间系统辨识(4SID) 方法是近年来出现的一种用于辨识线性振动 系统动态特性的时域技术。它直接由输入/ 输出数据矩阵序列,通过基本的代数运算 求取系统模型。本文概要地介绍了子空间系统辨识方法及其运算步骤,并应用该方 法对一已知模态参数的桁架结构进行了仿真计算,得到了准确的辨识结果。 关键词:系统辨识;子空间方法;结构系统
基于子空间辨识的模型算法控制器设计 (2011年)
浏览：15
提出了一种基于子空间辨识的模型算法控制器设计方法。在输入信号满足持续激励的条件下，先利用子空间辨识方法提取出系统有限单位脉冲响应序列，再利用单位脉冲序列构成的矩阵设计预测控制器。该方法将独立的对象辨识和控制器设计整合在一起，简化了控制器的设计过程，是一种完全的数据驱动方式。工业过程对象的仿真实验详细给出了该算法的设计过程。
频域子空间模态参数辨识的改进算法
浏览：23
针对频域子空间算法计算量大而受到的使用限制,提出了一种频域子空间模态参数辨识的计算方法。该方法对输入和输出的频域数据进行分段,再重新计算广义算子,构成新的状态方程,从而实现模态参数辨识。对该方法进行了仿真验证,并利用该方法对某变截面轴进行了模态参数识别,获得了与有限元计算结果相一致的计算结果,从而证明了方法的可靠性。该方法能够减小单次计算量,从而能够使频域子空间方法在普通计算设备上实现应用。
基于子空间方法的非均匀周期刷新和采样系统辨识
浏览：14
<p>针对非均匀周期刷新和采样系统的建模问题, 对于含有提升变量的状态空间模型, 提出基于子空间技术的辨识方法. 首先, 通过系统的采样数据建立由Hankel 矩阵组成的扩展状态空间方程; 然后, 利用斜交投影的原理、方法和奇异值分解, 通过子空间辨识算法确定增广观测矩阵和状态向量, 通过最小二乘方法确定模型的参数矩阵; 最后, 通过仿真实例表明了所提出算法的有效性.</p>
经典开环子空间辨识
浏览：161
4星 · 用户满意度95%
子空间辨识，来自线性系统子空间辨识这本书，matlab程序，简单好用。
基于复数域的自适应递推子空间辨识算法 (2012年)
浏览：36
针对工业系统广泛存在的特征值分布于复数域的特性，提出一种基于复数域的自适应递推子空间辨识算法。该算法首先设计了变遗忘因子机制下Hankel矩阵的无偏更新形式；其次利用正交化子空间跟踪算法实现广义能观测矩阵的递推更新；最后，针对工业系统参数矩阵特征值普遍分布于复数域的特点，利用特征值空间的欧氏距离信息实现变遗忘因子的自适应更新。数值仿真结果表明，该自适应算法对时变参数的跟踪速度快、跟踪精度高。
adaptive subspace identification.rar_adaptive_子空间辨识_数据辨识_状态空间_状态
浏览：113
自适应子空间辨识，通过输入输出数据，计算状态空间方程，建模并预测。
基于在线子空间辨识的自适应预测控制
浏览：28
针对实际工业工程中存在非线性、时变的特点,提出一种基于子空间辨识的自适应预测控制方法。利用滚动窗口在线更新R阵,得到新的预测模型参数矩阵,通过比较更新前和更新后的预测误差来决定是否更新预测模型。将此控制方法应用于2-CSTR过程控制的仿真试验,通过与自适应模糊控制、PID控制器的比较,说明了该方法的优越性。
基于对数量化数据的二次规划辨识方法
浏览：139
基于对数量化数据的二次规划辨识方法
子空间盲辨识的改进算法.pdf
浏览：27
子空间盲辨识的改进算法.pdf
时序数据的随机子空间模型辨识和一步预测 (2007年)
浏览：88
时序数据是指按先后顺序排列的一组随机数据。在系统辨识中，一组时序数据对应于随机子空间模型的输出响应。本文依照工程实际，用随机子空间辨识技术来解决时序数据的参数化建模和预测问题，提出了用改进的Positive算法进行参数识别和一步预测，来替代原有的AR参数化建模和预测技术。最后通过一组丝杆误差时序数据，对算法作了仿真和验证。
一种分段频域子空间模态参数辨识算法应用 (2012年)
浏览：91
针对频域子空间算法在模态参数识别中的使用限制，提出了一种分段计算的频域子空间模态参数辨识方法。该方法对输入和输出的频域数据进行分段，再重新计算广义算子，构成新的状态方程，从而实现模态参数辨识。对该方法进行了仿真验证，并利用该方法对某变截面轴进行了模态参数识别，获得了与有限元计算结果相一致的计算结果，从而证明了方法的可靠性。该方法能够减小单次计算量，从而能够使频域子空间方法在普通计算设备上实现应用。
论文研究-基于子空间辨识的状态空间模型预测控制.pdf
浏览：170
针对无法从工业过程中获得准确状态空间模型的问题，提出一种基于子空间辨识的状态空间模型预测控制方法。利用子空间辨识方法得到的状态空间模型作为系统模型，给出约束条件下的预测控制算法。以CD播放器机械臂系统为例，通过状态空间模型预测控制方法实现对系统输出的跟踪控制，仿真结果表明，该方法控制效果良好。
moesp.zip_grownm5w_matlab MOESP_po-moesp程序_子空间算法_子空间辨识
浏览：16
子空间辨识算法程序，可直接调用
分布阶次系统时域子空间辨识
浏览：159
<p>研究线性时不变分布阶次系统的时域辨识问题, 提出一种基于主元分析的子空间辨识算法. 该算法采用分<br> 数阶滤波器重构基本输入输出方程, 利用主元分析辨识分布阶次系统的各项系数矩阵, 通过代价函数将系统的各项<br> 分数阶微分阶次辨识问题转化为多变量参数优化问题, 设计了辅助变量消除辨识过程中随机噪声的不利影响. 数值<br> 仿真实例表明了算法的有效性.</p>
基于T-S模糊模型的辨识算法
浏览：111
<p>提出一种新的基于 T 2 S 模糊模型的辨识算法。该算法可分为 2 步, 第 1 步是比较粗糙的辨识,<br> 按子空间的线性程度来划分输入空间, 规则前件参数由子空间的中心和大小决定, 规则后件线性参数由<br> 最小二乘法确定; 第 2 步是模型的精细调整, 利用梯度下降法调节隶属函数和规则后件的线性参数。仿<br> 真实验说明了该算法的有效性。</p>
基于子空间法的电力系统低频振荡辨识.pdf
浏览：180
基于子空间法的电力系统低频振荡辨识.pdf
基于优化算法的非侵入式居民负荷辨识算法 （数据集）
浏览：82
5星 · 资源好评率100%
个人博客：电气期刊论文实现：基于优化算法的非侵入式居民负荷辨识算法 的数据集。数据集详情见博客。
基于自相关的AR模型的盲辨识算法 (2002年)
浏览：100
研究了一种AR模型的盲辨识算法,该算法可同时辨识AR模型的阶次及相应的模型参数,而不需事先确定AR模型的阶次或者假定AR模型的阶次已知。其特点是计算量小,具有很好的收敛性,适合在线建模,并与常用的奇异值一最小二乘法相比较,无论是运行速度、还是辨识精度方面,都具有优势,尤其随着阶次的增加,优势越明显。仿真结果表明该算法是很有效的。
大数据-算法-双率采样数据系统的辨识.pdf
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大数据-算法-系统辨识的线性规划方.pdf
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大数据-算法-系统辨识的线性规划方
基于辨识集的属性约简算法 (2012年)
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为了过滤掉不相关或相关程度较低的属性,就必须使用属性约简算法,从而使得属性约简成为粗糙集中一个核心的研究课题。基于差别矩阵的属性约简算法求解时总是先要求出差别矩阵,当问题规模增大时,将导致存放差别矩阵的空间过大和算法执行时间过长。针对这一问题,本文提出辨识集的定义,并利用辨识集设计一个新的属性约简算法。新算法在属性约简过程中不生成差别矩阵和大量的无用元素,大大减少存储量和计算量,从而提高算法的效率
基于蚁群聚类算法的非线性系统辨识
浏览：122
基于T-S模型提出一种非线性系统的模型辨识方法.利用蚁群聚类算法进行结构辨识,确定系统的模糊空间和模糊规则数.在聚类的基础上,利用遗传算法辨识模糊模型的后件加权参数,得到一个精确的模糊模型,从而实现了参数辨识.仿真结果验证了所提出方法的有效性,表明该方法能够实现非线性系统的辨识,而且辨识精度较高.
基于BP算法的系统辨识.pdf
浏览：14
三层 BP 网络能逼近任意的非线性函数, 并已成功地应用于非线性系统的辨识[1] 。由于在进行非线性系统辨识时的在线学习算 法是在每一时刻采集一个样本进行训练, 因此, 若训练速率小, 则训练过程相对稳定, 但耗时长; 若训练速率大, 则会引起学习模型 的振荡, 即碰到极小点也可能会很快跳出, 特别是当噪声存在时, 就振荡得更剧烈, 往往达不到必要的精度, 并影响辨识的速度。
基于T-S模糊模型的辨识算法 (2001年)
浏览：97
提出一种新的基于T-S模糊模型的辨识算法。该算法可分为2步，第1步是比较粗糙的辨识，按子空间的线性程度来划分输入空间，规则前件参数由子空间的中心和大小决定，规则后件线性参数由最小二乘法确定，第2步是模型的精细调整，利用梯度下降法调节隶属函数和规则后件的线性参数。仿真实验说明了该算法的有效性。
基于配电网故障区域辨识的定位算法
浏览：20
提出了配电网故障区域辨识的定位算法。该算法根据馈线终端单元FTU(Feeder Terminal Unit）上传的电流信息有效地推导出配电网归一化区域负荷电量，从而进行过热区域搜索判别出故障区域。给出了算法原理及实例推导，结果表明该算法有效。该算法亦可适用于末梢馈线段故障及并列多重故障的定位场合。
一种新的基于遗忘因子的递推子空间辨识算法
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