具有加性与乘性不确定性的线性系统基于 Zonotope 的集员参数辨识及其在发动机状态监测中的应用
系统与控制
2017-06-20 v1
摘要
在本文中，我们开发了两种基于 zonotope 的集员估计算法，用于辨识线性模型中的时变参数，其中加性和乘性不确定性均被显式处理。这两种递归算法可以通过其处理数据和所需计算的方式进行区分。第一种算法被称为锥与 Zonotope 交集 (CAZI)，需要在每次迭代中求解线性规划问题。第二种算法被称为多面体与 Zonotope 交集 (PAZI)，涉及线性规划以及受限于线性矩阵不等式 (LMI) 的优化。在我们的数值算例研究中，两种算法均能够提供可行解集 (FSS) 的紧致过界。此外，PAZI 提供了进一步分析不同迭代之间估计结果关系的额外机会。考虑了将其应用于船舶发动机的健康监测，以证明该算法的实用性和有效性。
引用
@article{arxiv.1706.06027,
title = {Zonotope-based Set-membership Parameter Identification of Linear Systems with Additive and Multiplicative Uncertainties and Its Application to Engine Condition Monitoring},
author = {Hao Wang and Ilya Kolmanovsky and Jing Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.06027},
year = {2017}
}
备注
11 pages, 5 figures