局部网络可辨识性的基于路径条件——完整版

本文关注具有部分激励与测量的动力网络的泛型可辨识性：一组节点根据已知拓扑通过传递函数相互连接，部分节点被激励，部分被测量，且仅有部分传递函数已知。我们的目标是基于从被激励和被测量节点收集的输入-输出数据，判断未知的传递函数能否被泛型恢复。我们提出了泛型可辨识性的解耦版本，它是泛型局部可辨识性的必要条件，且在系统试验中尚未发现反例表明其非充分，故可能与之等价。这一新概念可解释为更大网络的泛型可辨识性，该网络通过复制图得到，激励其中一个副本并测量另一个副本。我们建立了关于解耦可辨识性的必要条件（以更大图中顶点不相交路径表述）以及一个充分条件。