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【24h】

Relative-error H/sub infinity / identification from autocorrelation data-a stochastic realization method

机译:相对误差H / sub无穷大/自相关数据的识别-一种随机实现方法

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摘要

A variant of the balanced stochastic truncation (BST) method for approximated realization of power spectrum matrices is shown to form the basis for an identification procedure that is well-suited to the task of determining relative-error-bounded approximate plant models for use in control design from input-output cross correlation data. Central to the theory is a novel L/sub infinity /-norm bound on the relative-error between an exact realization of the data and BST approximate realization.
机译:显示了平衡随机截断(BST)方法的一种变体,用于功率谱矩阵的近似实现,它构成了一种识别过程的基础,该过程非常适合确定用于控制的相对误差范围近似的近似工厂模型输入输出互相关数据进行设计。该理论的中心是一种新颖的L / sub无限/范数边界,它约束数据的精确实现与BST近似实现之间的相对误差。

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