이 논문은 입출력 모델 식별을 위한 재귀 최소 제곱법의 수렴성을 분석한다.
먼저 입출력 모델의 동등성과 축소 가능성에 대한 개념을 소개한다. 이를 통해 실제 시스템 차수보다 높은 차수의 모델을 식별하는 경우, 실제 시스템과 동등한 고차 모델로 수렴하는 조건을 제시한다.
다음으로 실제 시스템 차수와 동일한 차수의 모델을 식별하는 경우, 지속적 여기 조건 하에서 모델 계수 추정 오차가 전역적으로 점근적으로 안정함을 보인다.
반면 실제 시스템 차수보다 높은 차수의 모델을 식별하는 경우, 지속적 여기 조건이 만족되지 않아 기존 수렴 결과가 적용되지 않는다. 이 경우 재귀 최소 제곱법을 통해 실제 시스템과 동등한 고차 모델로 수렴하는 조건을 제시한다.
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Wichtige Erkenntnisse aus
by Brian Lai,De... um arxiv.org 04-18-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.10850.pdfTiefere Fragen