基于含噪频率响应数据的端口哈密顿系统辨识

我们提出了一种从含噪频率响应数据辨识线性时不变无源系统的新方法。具体而言，我们建议将一个参数化端口哈密顿（port-Hamiltonian, pH）系统（其自动为无源系统）按照最小二乘目标函数拟合到所给数据上。在数值研究中，我们通过将本方法与另外两种频域系统辨识方法进行比较，评估所得辨识模型的精度。被比较的方法之一是近期发表的同样计算 pH 系统的辨识流程，另一个则是提供非结构化模型的著名向量拟合（vector-fitting）算法。数值评估表明，与另一种 pH 辨识流程相比，本方法精度大幅提升；与向量拟合相比，精度略有改善。这凸显了本方法在从无源或 pH 系统（尤其是含噪频率响应数据）进行估计时的适用性。