基于鲁棒优化的系统辨识算法研究

被引：14

作者：

钱富才 ^{[1
,2
]}

黄姣茹 ^{[1
]}

秦新强 ^{[3
]}

机构：

[1] 西安理工大学自动化与信息工程学院

[2] 西安工业大学新型网络与检测控制国家地方联合工程实验室

[3] 不详

来源：

自动化学报 | 2014年 / 40卷 / 05期

基金：

高等学校博士学科点专项科研基金;

关键词：

系统辨识; 不确定性; 鲁棒优化; 半定规划;

D O I：

暂无

中图分类号：

N945.14 [系统辨识]; TP13 [自动控制理论];

学科分类号：

摘要：

输入-输出数据是解决系统辨识问题的关键要素,传统的辨识理论除了假定影响输入-输出数据干扰的密度函数已知外,还要假定输入-输出数据能够精确获得,完全忽略了所用数据的质量.本文突破了传统理论的两个假设,首先用工程上易于获得的干扰的有界集合代替干扰的密度函数,并在特定数据不确定性结构下,考虑了数据质量问题,然后,以半定规划为基础,导出了鲁棒对等式,从而将系统辨识转化为对数据质量具有鲁棒性的优化问题,通过求解该优化问题,得到了一种新的鲁棒优化辨识方法,仿真结果表明了新方法的可行性和有效性.

引用

页码：988 / 993

页数：6

共 10 条

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