【摘 要】
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关联大系统的特点是维数高、内部子过程间相互关联,使得辨识方法的计算量和存储量急剧增加以及它本身的复杂性,以致常规辨识方法难以实现。为了减少大系统辨识的计算量,避免
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关联大系统的特点是维数高、内部子过程间相互关联,使得辨识方法的计算量和存储量急剧增加以及它本身的复杂性,以致常规辨识方法难以实现。为了减少大系统辨识的计算量,避免本身所带来的辨识困难,提出了获得其可分稳态模型的强一致性估计的分散辨识方法。该方法仅使用设定点的阶跃信号作输入辨识信号,并且每个子过程的输入输出和稳态模型的辨识都是在相应的局部单元完成的,因而大大减少了对过程的干扰和信息的交换量,该方法简单易懂,仿真结果说明了该辨识方法的有效性和实用性。
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