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Virtual output feedback in parameter estimation

机译：参数估计中的虚拟输出反馈

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The use of poles as targets for estimating parameters of linear systems is attractive from a variance perspective but the limitations are well-known, namely: the number of poles that can be identified is often smaller than the parameters to be estimated and their sensitivity can be small. One way to mitigate these limitations, initially put forth about 20 years ago, is to collect data while the structure operates in closed-loop. In this manner, poles for different gains can be aggregated, and some control over the sensitivities can be realized by gain design. This paper shows that closed-loop interrogation can be realized without physical feedback by signal processing supported on the relation between open-loop and closed-loop transfer matrices for a given gain. Guidelines for closed-loop pole locations that provide robustness are derived and two numerical examples that exemplify the scheme in a model updating framework are included.
机译：从方差角度来看，使用极点作为估计线性系统参数的目标是有吸引力的，但是众所周知的局限性，即：可以识别的极数通常小于要估计的参数，并且它们的灵敏度可以是小的。一种缓解这些限制的一种方法，最初在大约20年前提出，是收集数据，而结构在闭环处运行。以这种方式，可以聚合不同增益的极点，并且可以通过增益设计来实现对敏感度的一些控制。本文表明，可以通过支持对给定增益的开环和闭环传输矩阵之间的关系的信号处理来实现闭环询问，而无需通过支持的信号处理。提供提供稳健性的闭环极位置指南，并包括两个数字示例，其中包括在模型更新框架中的方案。

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