Kernkonzepte
LPV 입출력 모델의 모든 이차적으로 안정적인 모델을 제약 없이 생성할 수 있는 매개변수화 기법을 제안한다.
Zusammenfassung
이 논문에서는 이차적으로 안정적인 이산 시간 LPV 입출력 모델 클래스를 제약 없는 모델 매개변수로 재매개변수화한다. 이를 통해 모델 오류와 측정 잡음이 존재하는 상황에서도 사전에 안정성이 보장되는 시스템 식별이 가능하다.
주요 내용은 다음과 같다:
- LPV 입출력 모델의 안정성을 판단할 수 있는 행렬 부등식 기반의 조건을 제시한다.
- 이 안정성 조건을 만족하는 모든 LPV 입출력 모델을 생성할 수 있는 제약 없는 매개변수화 기법을 개발한다.
- 이 기법을 통해 안정성이 보장되는 LPV 입출력 모델을 시스템 식별에 적용하고, 그 결과를 시각화한다.
제안된 기법은 계산 복잡도를 크게 낮추면서도 안정성을 보장할 수 있어, 실용적인 LPV 모델링 및 식별에 기여할 것으로 기대된다.
Statistiken
시스템 식별에 사용된 데이터셋의 길이는 N = 1000이다.
신호 대 잡음비는 19.5 dB이다.
Zitate
"Ever stringent performance requirements from practice necessitate to also model and identify the nonlinear behavior of systems [1]."
"Linear parameter-varying (LPV) systems [2] are a powerful surrogate system class for capturing nonlinear and time-varying behaviour."
"To ensure stability of the identified model, recently unconstrained state-space (SS) models have been developed that are stable for any choice of model parameters [13]–[15]."