کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
695344 | 1460655 | 2015 | 15 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Identification of linear continuous-time systems under irregular and random output sampling
ترجمه فارسی عنوان
شناسایی سیستم های مداوم خطی تحت نمونه برداری بی نظیر و تصادفی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
سیستم مداوم مداوم خطی، نمونه برداری نامنظم و تصادفی شناسایی، الگوریتم اکتشافی الگوریتم بازگشتی، سازگاری قوی، عادی همبستگی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
کنترل و سیستم های مهندسی
چکیده انگلیسی
This paper considers the problem of identifiability and parameter estimation of single-input-single-output, linear, time-invariant, stable, continuous-time systems under irregular and random sampling schemes. Conditions for system identifiability are established under inputs of exponential polynomial types and a tight bound on sampling density. Identification algorithms of Gauss-Newton iterative types are developed to generate convergent estimates. When the sampled output is corrupted by observation noises, input design, sampling times, and convergent algorithms are intertwined. Persistent excitation (PE) conditions for strongly convergent algorithms are derived. Unlike the traditional identification, the PE conditions under irregular and random sampling involve both sampling times and input values. Under the given PE conditions, iterative and recursive algorithms are developed to estimate the original continuous-time system parameters. The corresponding convergence results are obtained. Several simulation examples are provided to verify the theoretical results.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Automatica - Volume 60, October 2015, Pages 100-114
Journal: Automatica - Volume 60, October 2015, Pages 100-114
نویسندگان
Biqiang Mu, Jin Guo, Le Yi Wang, George Yin, Lijian Xu, Wei Xing Zheng,