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Ensuring Stability and Fidelity of Recursively Identified Control-Relevant Models

机译：确保递归识别的控制相关模型的稳定性和保真度

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In this work, a recursive system identification algorithm is extended to improve reliability and better handle stochastic disturbances, measurement noise, and other adverse phenomena. The proposed approach involves the modification of the recursive predictor-based subspace identification (PBSID) algorithm to incorporate constraints on the fidelity and accuracy of the identified models, correctness of the sign of the input-to-output gains, and the integration of heuristics to ensure stability of the recursively identified models. The efficacy of the proposed approach is demonstrated using case studies involving the modeling of time-varying glucose–insulin dynamics.
机译：在这项工作中，延长了递归系统识别算法以提高可靠性和更好的处理随机扰动，测量噪声和其他不利现象。所提出的方法涉及修改递归预测的基于子空间识别（PBSID）算法，以包括对所识别的模型的保真度和准确性的约束，输入到输出增益的符号的正确性，以及启发式的集成确保递归识别的模型的稳定性。使用涉及时变葡萄糖 - 胰岛素动态建模的案例研究证明了所提出的方法的功效。

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