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Global-local observer markov parameter identification for system resalization

机译:用于系统重新盐化的全局局部观察者markov参数识别

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摘要

This paper presents a new version of the Observer/Kalman Filter Identification Method (OKID) and is termed Global-Local OKID. The OKID method uses general input/output data to compute the Markov parameters of an asymptotically stable observer. The Markov parameters of the original system are then determined recursively from the Markov parameters of the observer system. A realization is subsequently obtained from these estimated markov parameters. However, numerical ill-conditioning, data cquisition, and computer memory restrictions may limit the number of measurements which can be processed for Markov parameter estimation.
机译:本文介绍了一种新版本的“观察者/卡尔曼过滤器识别方法”(OKID),称为“全局-本地OKID”。 OKID方法使用一般的输入/输出数据来计算渐近稳定观测器的马尔可夫参数。然后根据观察者系统的马尔可夫参数递归确定原始系统的马尔可夫参数。随后从这些估计的马尔可夫参数中获得实现。但是,数值不佳,数据获取和计算机内存限制可能会限制可以为马尔可夫参数估计进行处理的测量次数。

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