Verbesserte Subspace-Identification für lineare Systeme mit variierenden Parametern durch rekursive Schätzung
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Michael Buchholz
Zusammenfassung
Dieser Beitrag stellt rekursive Varianten eines Subspace-Identification-Algorithmus für lineare Systeme mit variierenden Parametern vor. Gegenüber dem zugrunde liegenden Algorithmus in Blockverarbeitung bietet der rekursive Ansatz die Möglichkeit, auf eine vereinfachende Annahme zu verzichten, wodurch bessere Ergebnisse als in Blockverarbeitung erzielt werden können. Die Güte der Algorithmen wird an einem der Literatur entnommenen Benchmark-Beispiel bewertet.
Abstract
In this paper, recursive versions of a subspace identification algorithm for linear parameter-varying systems are presented. In contrast to the original algorithm with block-processing, the recursive approach allows to avoid a simplifying assumption. This can lead to better identification results compared to block-processing. The performance of the algorithms is assessed using a benchmark example from literature.
© by Oldenbourg Wissenschaftsverlag, München, Germany
Artikel in diesem Heft
- Modellbildung, Identifikation und Simulation in der Automatisierungstechnik
- Algebraische Methodenzur Parameteridentifikation für das schwere Seil
- Verteiltparametrische Modellierung und Regelung einer 60 m-Feuerwehrdrehleiter
- Strukturerhaltende Approximation linearer verteilt-parametrischer PCHD-Systeme
- MORPACK-Schnittstelle zum Import von FE-Strukturen nach SIMPACK
- Modellreduktion von Populationssystemen mit Hilfe von Proper Orthogonal Decomposition
- Verbesserte Subspace-Identification für lineare Systeme mit variierenden Parametern durch rekursive Schätzung
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