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基于子空间方法的闭环系统辨识

摘要第1-5页
Abstract第5-10页
1 绪论第10-22页
   ·研究背景和意义第10-13页
   ·子空间辨识的基本思想第13-15页
   ·子空间方法的研究现状第15-19页
     ·闭环子空间辨识第15-17页
     ·递推子空间辨识第17-18页
     ·多率子空间辨识第18-19页
   ·本文主要工作和结构安排第19-22页
2 子空间辨识的基础知识第22-33页
   ·引言第22-23页
   ·预备知识第23-26页
     ·正交投影和斜向投影第23-24页
     ·条件正交第24-26页
   ·状态空间描述第26-27页
   ·数据矩阵等式第27-29页
   ·子空间辨识基本步骤第29-32页
     ·广义能观性矩阵/状态序列估计第30-31页
     ·系统矩阵的两种计算方法第31-32页
   ·本章小结第32-33页
3 基于相关函数估计的闭环子空间辨识第33-57页
   ·引言第33-34页
   ·问题描述第34-37页
     ·状态空间模型第34-35页
     ·M序列作参考信号的相关函数估计第35-37页
   ·基于相关函数估计的数据矩阵第37-39页
   ·基于相关函数估计的闭环子空间辨识算法第39-45页
     ·零空间投影求解广义能观性矩阵第39-42页
     ·求解系统矩阵第42-43页
     ·τ范围的选取第43-45页
   ·仿真研究第45-56页
     ·一阶系统第45-48页
     ·风力机系统第48-56页
   ·本章小结第56-57页
4 基于正交分解的闭环递推子空间辨识第57-77页
   ·引言第57-58页
   ·问题描述第58-59页
   ·确定性状态空间实现第59-61页
     ·联合输入输出的正交分解第59-60页
     ·确定性状态空间模型第60-61页
   ·基于正交分解的闭环递推子空间辨识算法第61-68页
     ·基于LQ分解的投影数据矩阵第61-62页
     ·投影数据矩阵的更新第62-64页
     ·状态空间模型的递推估计第64-68页
   ·仿真研究第68-76页
     ·LTI系统第68-72页
     ·LSV系统第72-73页
     ·风力机系统第73-76页
   ·本章小结第76-77页
5 一类非均匀多采样率系统的闭环子空间辨识第77-93页
   ·引言第77-78页
   ·问题描述第78-80页
   ·扩展状态空间模型第80-83页
   ·基于新息估计的多率闭环子空间辨识算法第83-89页
     ·因果约束分析第83-84页
     ·状态估计第84-87页
     ·计算系统矩阵第87-89页
   ·仿真研究第89-92页
   ·本章小结第92-93页
结论与展望第93-95页
创新点摘要第95-96页
参考文献第96-107页
附录A 主要符号说明第107-108页
附录B 风力机特征参数表第108-109页
攻读博士学位期间主要学术成果第109页
主要科研项目第109-110页
致谢第110-112页
作者简介第112-113页

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