基于奇异值分解的非均匀采样系统最小二乘辨识

李　楠　张　为

（1.内蒙古科技大学包头师范学院物理科学与技术学院，内蒙古　包头　014030；2.内蒙古科技大学包头师范学院信息学院，内蒙古　包头　014030）

基于奇异值分解的非均匀采样系统最小二乘辨识

李楠1张为2

（1.内蒙古科技大学包头师范学院物理科学与技术学院，内蒙古包头014030；2.内蒙古科技大学包头师范学院信息学院，内蒙古包头014030）

摘要：针对非均匀周期多采样率系统，在状态估计为已知的情况下，提出了基于奇异值分解的模型参数的最小二乘辨识方法.首先，根据系统的连续时间状态空间模型，在满足因果关系基础上，推导了含有提升变量的离散状态空间模型.然后，为了克服辨识误差积累和传递，采用基于奇异值分解的递推最小二乘方法确定模型参数.最后，仿真结果表明提出方法的有效性.

关键词：状态空间模型；奇异值分；多采样率系统；非均匀采样

参考文献：

［1］倪博溢,萧德云.多采样率系统的辨识问题综述［J］.控制理论与应用，2009，27（1）.

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［11］Sheng J，Chen T，Shah S L.Generalized predictive control for non-uniformly sampled systems［J］.Journal of Process Control.2002，12（8）.

中图分类号：TP15

文献标识码：A

文章编号：2095-3771（2014）01-0093-07

收稿日期：2014-01-21

作者简介：李楠（1976—），女，汉族，河北省定县人，内蒙古科技大学包头师范学院物理科学与技术学院讲师，硕士。

基金项目：国家自然科学基金“用显卡通用计算方法设计超导/铁磁异质结构的磁通量子器件”（项目编号：11064008）。

The Identification of Least Squares in Non-Uniform Sampling System via Singular Values Decomposition

LI Nan1ZHANG Wei2
（1.Physics Science and Technology Department of Baotou Teachers’College,Inner Mongolia University of Science and Technology，Baotou 014030 Inner Mongolia；（2.Information Department of Baotou Teachers’College,Inner Mongolia University of Science and Technology,Baotou 014030,Inner Mongolia）

Abstract：The least-squares method is proposed via the model parameter of singular value decomposition(SVD)specific to the non-uniformly sampling system under the assumption that the state estimates are known.Firstly,the discrete state-space model with the lifting variables is derived from the continuous state-space model on the basis of realizing the causality constraints.Secondly,to overcome the accumulation and the transmission of the identification errors,the recursive least-squares method based on singular values decomposition is developed to determine the parameter of the identified model.Finally,the simulation results show the effectiveness of the proposed method.

Key words：state-space model；singular value decomposition；multi-rate sampled systems；nonuniform sampling