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J-GLOBAL ID：202202290006867474   整理番号：22A0855639

一般化Poissonモーメント汎関数を用いた連続時間システムの再帰的部分空間同定【JST・京大機械翻訳】

Recursive Subspace Identification of Continuous-Time Systems Using Generalized Poisson Moment Functionals

著者 (6件)： Yu Miao (School of Control Engineering, Northeastern University at Qinhuangdao, Qinhuangdao, China) ,  Liu Jianchang (College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, China) ,  Liu Jianchang (State Key Laboratory of Synthetical Automation for Process Industries, Northeastern University, Shenyang, China) ,  Guo Ge (School of Control Engineering, Northeastern University at Qinhuangdao, Qinhuangdao, China) ,  Guo Ge (State Key Laboratory of Synthetical Automation for Process Industries, Northeastern University, Shenyang, China) ,  Zhang Wenle (College of Engineering, Ocean University of China, Qingdao, China)
資料名： Circuits, Systems, and Signal Processing  (Circuits, Systems, and Signal Processing)
巻： 41  号： 4  ページ： 1848-1868  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0430B  ISSN： 0278-081X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 一般化Poissonモーメント汎関数に基づく連続時間システムの再帰的部分空間同定のための方法を提案した。既存の部分空間同定法の大部分は時間不変離散時間システムに集中している。部分空間同定法の結果は,Hankel行列の構築の違いにより,離散時間の場合に限定される。さらに,時間不変同定アルゴリズムはオンライン同定事例に適していない。上記の問題を解決するために,Hankel行列の時間導関数を一般化Poissonモーメント汎関数によって評価することができ,それは確率的ノイズの増幅なしで同定アルゴリズムのための単純な線形写像を提供した。データ行列のサイズを先験的に固定し,更新されたデータに対する古いデータの影響を劣化させ,それは再帰的アルゴリズムの計算負荷と記憶コストを削減するための鍵である。提示方法の効率をシミュレーション結果を比較することによって提供した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  行列 ,  雑音 ,  時間 ,  シミュレーション ,  写像 ,  *汎関数 ,  導関数 ,  *モーメント ,  同定 ,  *連続時間系 ,  離散時間系
準シソーラス用語： 再帰アルゴリズム ,  計算負荷 ,  オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 部分空間同定 ,  再帰的アルゴリズム ,  一般化Poissonモーメント汎関数 ,  連続時間システム

分類 (1件)： システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (5件)： 一般化 ,  モーメント ,  汎関数 ,  連続時間システム ,  部分空間同定