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首页> 外文期刊>International Journal of Control >Towards a state-space polytopic uncertainty description using subspace model identification techniques
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Towards a state-space polytopic uncertainty description using subspace model identification techniques

机译：使用子空间模型识别技术的状态空间多态性不确定性描述

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In this paper we introduce a novel method for the estimation of the uncertainty on a model, identified using subspace identification methods. The key to this method is the calculation of the first-order approximation of the relation between the perturbation on the data and the error on the elements in the identified state-space matrices. Using the first-order approximation we can find a polytopic description of the uncertainty region of the identified model. This polytopic description can for instance be used to develop a robust(ified) controller for the plant. [References: 20]
机译：在本文中，我们介绍了一种使用子空间识别方法来识别模型不确定性的新颖方法。该方法的关键是计算所确定的状态空间矩阵中的数据扰动与元素误差之间的关系的一阶近似值。使用一阶近似，我们可以找到所识别模型的不确定区域的多形性描述。例如，该多主题描述可用于开发工厂的鲁棒（标准化）控制器。 [参考：20]

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