动态网络辨识中激励与测量的优化配置
最优化与控制
2021-09-21 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
本文正式提出并分析了为动态网络辨识选择最佳激励与测量配置的问题。最佳选择应能以成本最低的实验实现最精确的辨识。精度由参数估计渐近协方差矩阵的迹来评估，而成本准则是激励与测量的数量。针对两类状态空间形式的动态网络——分支与环路，给出了分析与数值结果。由这些结果得出若干选择准则，其依据或为网络拓扑，或为待辨识模块的相对幅值。给出一个示例说明这些准则在某种程度上可应用于更具一般拓扑的网络。
引用
@article{arxiv.2007.09263,
title = {Optimal allocation of excitation and measurement for identification of dynamic networks},
author = {Eduardo Mapurunga and Alexandre Sanfelici Bazanella},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.09263},
year = {2021}
}