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An integral architecture for identification of continuous-time state-space LPV models ?

机译：用于识别连续时间状态空间LPV型号的积分架构 ？

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This paper presents anintegralarchitecture for direct identification of continuous-timelinear parameter-varying(LPV) state-space models. The main building block of the proposed architecture consist of an LPV model followed by an integral block, which is used to approximate the continuous-time state map of an LPV representation. The unknown LPV model matrices are estimated along with the state sequence by minimizing a properly constructed dual-objective criterion. A coordinate descent algorithm is employed to optimize the desired objective, which alternates between computing the unknown LPV matrices and estimating the state sequence. Thanks to the linear parametric structure induced by the LPV models, the unknown parameters within each coordinate descent step can be computed analytically via ordinary least squares. The effectiveness of the proposed methodology is assessed via a numerical example.
机译：本文介绍了一个直接识别连续时机参数变化（LPV）状态空间模型的AnitegralArchitecture。 所提出的架构的主构造块包括LPV模型，后跟一个整体块，其用于近似LPV表示的连续时间状态图。 通过最小化适当构造的双目标标准，通过最小化的序列估计未知的LPV模型矩阵。 采用坐标血换算法来优化所需目标，在计算未知的LPV矩阵和估计状态序列之间交替。 由于LPV模型引起的线性参数结构，可以通过普通最小二乘来分析地计算每个坐标血缘步骤内的未知参数。 通过数值示例评估所提出的方法的有效性。

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