Closed-Loop Subspace Identification for Stable/ Unstable Systems Using Data Compression and Nuclear Norm Minimization
Closed-Loop Subspace Identification for Stable/ Unstable Systems Using Data Compression and Nuclear Norm Minimization
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使用数据压缩和核范数最小化的稳定/不稳定系统的闭环子空间识别
DOI：
10.1109/access.2022.3154017
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
3.9
通讯作者：
Sugie Toshiharu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Maruta Ichiro;Sugie Toshiharu
本文提出了一种闭环辨识的子空间方法，该方法从含噪测量数据中明确地确定模型阶次。该方法能够对目标系统的长I/O数据进行容错处理，并通过核范数最小化确定模型阶数。该方法首先将长数据投影到一个合适的低维子空间进行压缩，然后得到一个低阶模型，该模型的阶数由数据压缩和核范数最小化相结合来确定.通过详细的数值例子证明了其有效性。
This paper provides a subspace method for closed-loop identification, which clearly specifies the model order from noisy measurement data. The method can handle long I/O data of the target system to be noise-tolerant and determine the model order via nuclear norm minimization. First, the proposed method compresses the long data by projecting them to an appropriate low dimensional subspace, then obtains a low order model whose order is specified by a combination of data compression and nuclear norm minimization. Its effectiveness is demonstrated through detailed numerical examples.
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